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KI-Lehrmeister, Prozess-Profi oder exzellente Avantgarde?

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Wo steht die Hochschule im Bereich KI? Die KI-Reifegrad-Matrix kann bei der Selbsteinschätzung helfen. (Link zum Fragebogen am Ende).

Sieht die Mehrheit der Professoren es eher als Gefahr statt Chance an? Verbietet das Prüfungsamt die Nutzung von GPT? Dies deutet auf Position 1 in der Reifegrad-Matrix hin, die klassische Alma Mater.

Oder hat Ihre Hochschule das Thema KI nicht nur bereits in jeden Studiengang als (freiwilliges) Modul „KI“ integriert sondern schult die Lehrkräfte und hält diese an, es in das eigene Fach anwendungsbezogen zu integrieren? Sind Akkreditierungsbeauftragte informiert, das Thema KI in neue Modulhandbücher zu integrieren? Dann dürfte Ihre Hochschule auf dem Weg zum KI-Lehrmeister (Pos 3) sein.

Die Verwaltung, das Marketing und die Bewerbermanager sowie die Forschung setzen KI intensiv ein? Lehrkräften geben Sie die Möglichkeit, die generative KI zu nutzen, um Fallstudien oder Aufgaben zu erstellen? Auch Studierende haben einen datenschutzkonformen GPT-Zugang? Dann sind Sie eher auf dem Weg zum KI-Prozess-Profi.

Oder arbeiten Sie parallel an KI-Innovationen, einerseits im Bereich der Lehrpläne, andererseits im Bereich der Prozesse der Verwaltung und auch des Lernens? Glückwunsch. Sie sind auf dem Weg zur exzellenten KI-Avantgarde!

Die KI-Reifegrad-Matrix soll helfen bei der Frage ‚Wo stehen wir als Hochschule im Bereich KI? Wo wollen wir hin?‘. Mittels des unten angeführten Fragebogens kann eine erste Selbsteinschätzung erfolgen.

Lesebeispiel: Die in Quadrant 9 dargestellte Hochschule hat KI in den Lehrplan MITTEL integriert, also nur in spezifischen Modulen, wobei diese spezifischen Module aber qualitativ eher schlecht (rot) bewertet sind, z.B. da die Module nicht aktuell oder nicht praxisrelevant sind. Die Hochschule hat KI in die Prozesse HOCH-integriert, also in Verwaltung UND Lehre, und dies ist qualitativ befriedigend (gelb) bisher gelungen.

Im Rahmen des Projektes soll hochschulübergreifend ein nationaler KI-Index der Hochschulen in Deutschland erstellt werden. Auch soll interessierten Hochschulen ein Entwicklungspfad von z.B. „wir sind Lehr-Experimentator (Pos 2) und wollen KI-Lehrmeister (Pos 3) werden“ in einem Leitfaden aufgezeigt werden. Erste Ideen sind vielversprechend. Um die Selbsteinschätzung mit einer Fremdeinschätzung abzugleichen zu können, müssen klare Definitionen und Messkriterien für jede Achse und Kategorie entwickelt werden. Die Integration einer dritten Dimension soll dann auch dazu dienen, die qualitativen Aspekte der KI-Integration zu erfassen, z.B. kann mit Ampelfarben gezeigt werden, ob die Integration in Prozess und/oder Lehre gut gelungen und ganzheitlich ist.

Probieren Sie gerne selber den Prototyp des Reifegrad-Fragebogens aus, um nach 10 Fragen sofort eine Einschätzung und Bewertung zum KI-Reifegrad zu erhalten: https://trainex22.de/campusmanagement/KI-Reifegrad

MUSE (Motivation-Understanding-Schema for Effectiveness)

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Die Aufgabe des Chatbots ALIX ist es, Studierende zu motivieren, zu ermutigen, bei Mobbying oder Prokrastination zur Seite zu stehen. Als Teil des SMARTA-Projekts soll die Motivations-Effektivität analysiert werden, wozu fraglich ist, ob Studierende motiviert oder unmotiviert den Chat beginnen und ob sich das Motivationsniveaus durch den Chat mit ALIX ändert. Zum Beispiel könnte ein Studierender das Gespräch unmotiviert beginnen und sich nach dem Gespräch mit ALIX nicht besser fühlen. Wir nennen dies eine ‚Stagnationsspirale‘. Idealerweise möchten wir, dass ALIX Studierenden, die sich niedergeschlagen fühlen, hilft, motivierter zu werden, was wir als ‚Motivations-Neustart‘ bezeichnen.

Aktuell können wir die Stimmung/Sentiment jedes Chats und auch Sentimentumschwünge (!) messen. Wir kennen die Namen der Nutzer nicht, aber können das Sentiment des Chats während der Nutzung sofort analysieren und aufzeichnen. Dies ermöglicht es uns zu verfolgen, wie oft etwas wie ein ‚Euphorie-Rückgang‘ vorkommt. Derzeit sind die Prozentsätze in unserer Matrix nur grobe Schätzungen. Wir werden genaue Zahlen im Frühjahr 2024 veröffentlichen.

KI – Marie (Studienberatung)

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Zu einem konkreten Studiengang wurde ein Studienberater entwickelt und praktisch ausgetestet.
Der Studienberater kann mit oder ohne Video in einen frame der Hochschule eingebunden werden.
Der Studienberater basiert auf 5 Seiten an Information zu Studiengang und Hochschule und arbeitet anhand eines Gesprächsleitfadens. Die Tonalität ist wählbar. Konkret kann der Berater getestet werden mit realen Daten zum Studiengang Journalismus der Hochschule FHM mit jugendlicher Tonalität hier: http://studienberater.ki-campus.eu

Marie ist ein Chatbot aus dem Bereich „Staff: Management of Academic and Relevant Tasks with Chatbots“ (S:Mart-C)

KI – Sofia

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Zusammen mit Universitäten aus Deutschland, Griechenland, Bulgarien, Italien und Nordmazedonien nehmen wir am Projekt „ADA“ teil. ADA versucht, weiblichen Unternehmerinnen zu helfen. Und unser Chatbot namens SOFIA versucht, diese neugierig darauf zu machen und „verwickelt“ Sie in ein Gespräch.

Sofia spricht nicht nur english sondern auch deutsch. Im Dialog-Design wird Sofia Sie nach Ihrer Startup-Idee fragen, Sie ermutigen, dann einen Namen für das Startup finden, nach Problemen fragen, eine Antwort finden und dann aber abbrechen, und einen menschlichen Mentor empfehlen. Testen Sie es aus: Sofia!