In diesem rund 3-minütigen Video sprechen zwei KI-Avatare – eine Frau aus Österreich und ein Mann aus Bayern – über unser Projekt SMARTA. Im lockeren Videocall tauschen sie sich darüber aus, wie Künstliche Intelligenz eingesetzt wird, um Studierende zu motivieren, zu begleiten und beim Reflektieren zu unterstützen. Fun Fact: Dieser Podcast wurde aus einem englischen PDF erzeugt – komplett ohne größere Textnachbearbeitung. Die Sprecher und Stimmen sind KI erzeugt. #HeyGenLab
Das Kickoff-Meeting mit unseren hochschulischen Partnern war inspirierend. Erster Schritt: Mit dem KI-Reifegrad-Modell haben wir die Ist-Position und Wunsch-Position der Hochschulpartner in Bezug auf KI ermittelt. Mithilfe von http://fragebogen.ki-campus.eu kam schnell das Ergebnis: Jeder der Partner ist ein Innovator und will den Einsatz von KI voran bringen.
Da kommt unser Projekt PRAKTIH gerade recht. Mit PRAKTIH (Potenzialanalyse, Realisierung und Anwendung von KI-Technologien in Hochschulen) bringen wir via TraiNex die generative KI in die Hochschulverwaltung, den Lehrbetrieb und den studentischen Support. Unsere Innovation: die VerknĂĽpfung modernster KI-Modelle mit dem Campus-Management-System.
Der Vorteil:
Personalisierte KI-Assistenzen, die Studierende unterstĂĽtzen und Verwaltungsaufgaben erleichtern
Sichere und datenschutzkonforme Implementierung durch kontrollierten Zugriff und LLM-Dokumenten-Server
Praxisnahe Erprobung mit erfahrenen Hochschulpartnern
Gemeinsam entwickeln, testen und optimieren wir den Einsatz dieser Technologien im Hochschulalltag.
Die EU-Anforderungen an „Vertrauenswürdige KI“ betonen hochwertige Daten, die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben bei der Datenverarbeitung und -speicherung, die Kontrolle über das System sowie die Sicherstellung, dass KI dem Wohl der Nutzer dient.
Eine KI-Systemarchitektur fĂĽr Hochschulen sollte diese Prinzipien von Anfang an integrieren.
Dies kann durch ein algorithmisches Framework erreicht werden, das Vertrauen als grundlegendes Designelement verankert – eine „vertrauensgetriebene KI-Architektur“.
Wir schlagen dazu die folgende Architektur vor und richten unsere Entwicklung an dieser Architektur aus, denn diese vereint Nutzerfreundlichkeit einerseits und Kontrolle/Steuerung andererseits.
Ein Poster ergänzt nun die Materialsammlung für den KI-Reifegrad-Workshop. Jedwede Hochschule darf diese gerne nutzen. PPT sowie Worksheet-Doc und ein wissenschaftliches Diskussionspapier finden sich hier: http://ai-workshop.trainings-online.de
Danke fĂĽr das Interesse am Projekt „Potenzialanalyse, Realisierung und Anwendung von KI-Technologien in Hochschulen“ (PRAKTIH). Die Bewerbungsphase ist beendet. Wir freuen uns sehr, zusammen mit vier privaten Hochschulen aus NRW, einen Förderantrag auf den Weg gebracht zu haben.
PRAKTIH zielt darauf ab, die Potenziale generativer Künstlicher Intelligenz (KI) im Wertschöpfungsprozess deutscher Hochschulen zu identifizieren und zu nutzen. Der Fokus liegt auf der Integration von KI in Verwaltung, Lehrprozess und studentischem Support. Die Innovation besteht darin, aktuelle KI-Modelle mit Campus-Management-Systemen zu verknüpfen. Hierdurch werden personalisierte KI-Assistenzen ermöglicht, die Studierende in ihrer akademischen Laufbahn und Verwaltungsmitarbeitende bei der Alltagsarbeit assistieren. Durch Implementierung eines kontrollierten Zugriffs sowie eines LLM-Dokumenten-Servers wird die Rechtssicherheit gewährleistet und Datenschutzkonformität angestrebt.
Das Projekt beinhaltet zunächst die Entwicklung eines KI-Reifegrad-Modells für Hochschulen, um die KI-Potenziale in hochschulischen Prozessen zu identifizieren und Soll-Ist-Vektoren zu definieren. Im Anschluss werden technische Schnittstellen und KI-Assistenzen entwickelt, die dialogisch oder formularbasiert mit geprüften Datenbanken oder vor-vektorisierten Dokumenten arbeiten.
Zusammen mit den Projektpartnern, die alle langjährige Erfahrung im Hochschulbereich haben, werden die KI-Assistenzen im täglichen Hochschulbetrieb eingesetzt und erprobt, um Nutzungshäufigkeit, Vorteilhaftigkeit und Akzeptanz zu evaluieren. Ziel ist es, ein standardisiertes KI-Reifegrad-Modell zu etablieren und die entwickelten KI-Assistenzen im Hochschulbereich auch über die Projektpartner hinaus nutzbar zu machen.