SMARTA will KI-Chatbots als persönliche Lerncoaches etablieren, mit dem Ziel, die Bildungskluft, bekannt als das Zwei-Sigma-Problem, zu überbrücken. Mit der Kraft der KI bietet SMARTA ein Trio spezialisierter Chatbots, die darauf ausgelegt sind, die Motivation der Studierenden zu steigern, das Engagement zu vertiefen und die Lernreise zu personalisieren. Von der Förderung empathischer Unterstützung bis hin zur Anregung selbstgesteuerten Lernens und interaktiver Dialoge markieren diese Chatbots einen bedeutenden Sprung in Richtung der Nachahmung der persönlichen Betreuung durch Einzelunterricht. Entdecke, wie SMARTA KI nutzt, um die Herausforderung des Zwei-Sigma-Problems in eine beispiellose Chance für Studierende zu verwandeln. Bereite dich darauf vor, den wegweisenden Schnittpunkt von Technologie und Bildung zu erkunden, wo Personalisierung auf Exzellenz trifft. Begleite uns auf dieser aufschlussreichen Reise, um die Landschaft der Hochschulbildung durch KI neu zu definieren.
KI im Hochschulkontext: Forschung, Praxis und Campus-Management
KI im Selbstgespräch
In der Reihe „KI im Selbstgespräch“ reflektiert eine KI, teils ironisch-sarkastisch, kurz über ein Thema wie Bewusstsein, Emotion oder Singularität, bevor eine Aufgabe gelöst wird. Heute in Folge 1 von 8 sagt die KI kurz „Hallo Welt“ und löst eine Aufgabe zu Haustieren. Die Aufgabe ist in Echtzeit gestellt worden als Bild. Gern das Video stoppen und selber mit raten, bevor die Lösung gezeigt wird. (Dies Video ist Teil einer Installation, die zu KI-Themen sensibilisieren soll.)
KRAFT-X-Modell
In einer Bildungslandschaft, die zunehmend von Künstlicher Intelligenz (KI) geprägt ist bzw. sein wird, stehen private Hochschulen vor einzigartigen Herausforderungen und Chancen. Je nach derzeitigem und angestrebtem KI-Reifegrad benötigt die Bewältigung mehr oder weniger Kraft. Und das KRAFT-X-Modell bietet ggf. einen strategischen Ansatz, um diese Herausforderungen anzugehen und die Potenziale der KI zu erkennen und dann zu nutzen. Die Buchstaben stehen für Kompetenz, Ressourcen, Agilität, Forschungsanbindung und Technologiepartnerschaft. Das „X“ steht für die Einzigartigkeit, die jede Hochschule in Ihrem Profil in Zeiten von KI finden muss.
- Kompetenzorientierung – Der Schlüssel zur Zukunftsfitness
Die Kompetenzorientierung zielt darauf ab, Studierende mit den Fähigkeiten und Kenntnissen auszustatten, die in einer von KI geprägten Arbeitswelt gefragt sind. Private Hochschulen sollten im Blick haben, Lehrinhalte kontinuierlich an die dynamischen Anforderungen des Arbeitsmarktes und der Industrie anzupassen. Es geht darum, nicht nur technisches Wissen und Handfertigkeit im Umgang mit z.B. generativer KI zu vermitteln, sondern auch kritisches Denken, Problemlösungs-Kompetenzen und ethische Grundsätze im Umgang mit KI zu fördern. KI sollte nicht nur als einzelnes Modul thematisiert sondern in alle geeigneten Fächer integriert werden. Siehe dazu: KI-Exzellenz. - Ressourceneffizienz – Mehr erreichen mit weniger
Ressourceneffizienz ist, auch vor dem Hintergrund von Fachkräftemangel, entscheidend für private Hochschulen, um qualitativ hochwertige Bildungsangebote zu wettbewerbsfähigen Preisen anzubieten. Dies bedeutet, KI-Technologien geschickt einzusetzen, um Lehr- und Verwaltungsprozesse zu optimieren, ohne dabei Qualitätseinbußen in Kauf zu nehmen. Die hochschulische Wertschöpfungskette mit z.B. Bewerbermanagement, Marketing und PR, Lehre oder Verwaltung sind auf KI-Potential hin zu durchleuchten. Die Integration von KI in z.B. das Lernmanagement-System oder das Campus-Management-System wird als notwendig erachtet.
Siehe dazu: SMARTA bzw. SMART-C. - Agilität – Schnell und flexibel auf Veränderungen reagieren
Agilität ist bei der derzeit schnelllebigen (exponentiellen) Natur der KI bedeutsam. Private Hochschulen müssen in der Lage sein, relevante Entwicklungen früh zu erkennen und (trotz der Akkreditierungsstrukturen in Deutschland) schnell auf relevante Neu- Entwicklungen zu reagieren, z.B. durch die Anpassung bestehender Curricula, neue Wahlfächer, neue KI-gestützte Vermittlungsmethoden, neue Prüfungsarten oder der Einbindung von KI in bestehende Verwaltungs- und Lehr-Prozesse. Dies erfordert eine Kultur der kontinuierlichen Weiterbildung und des Aufzeigens von Vorteilen der KI-Nutzung, vor allem beim Verwaltungs- oder Lehrpersonal. Die Schaffung einer Stelle eines KI-Beauftragten/KI-Managers im Sinne einer KI-Stabsstelle, also einem Mitarbeitenden mit direktem Kontakt zur strategischen Hochschul-Leitung, sollte im Sinne einer steuerbaren Agilität (statt negativem Zick-Zack-Kurs) angedacht werden. - Forschungsanbindung – Theorie und Praxis verbinden
Die Forschungsanbindung spielt eine Rolle, um die Relevanz und Aktualität der Lehrinhalte zu gewährleisten. Private Hochschulen sollten bestrebt sein, Verbindungen zur KI-Forschung zu knüpfen und Kooperationen mit Forschungseinrichtungen und Industriepartnern zu pflegen, z.B. auch durch Teilnahme an nationalen BMBF oder internationalen Erasmus/EU-Projekten zum Thema KI. - Technologiepartnerschaften – Gemeinsam stärker
Durch den Aufbau von Technologiepartnerschaften mit EdTech-Unternehmen oder StartUps können private Hochschulen frühzeitig Zugang zu den neuesten KI-Werkzeugen erhalten. Solche (temporären) Partnerschaften ermöglichen es, Studierenden praxisnahe Lernerfahrungen zu bieten und Forschungsprojekte mit realen Anwendungsfällen durchzuführen. Zudem stärken sie die Position der Hochschule im Wettbewerb und fördern Innovationen. - X – Individueller komparativer Vorteil
Jede Hochschule identifiziert und entwickelt ihren einzigartigen Vorteil im Kontext von KI. Der Faktor X könnte eine spezielle Fachkompetenz, eine innovative Lehrmethode, einzigartige Forschungsprojekte, eine starke Verbindung zur Industrie oder eine andere Innovation sein, die einen Wettbewerbsvorteil bietet. Der „X“-Faktor wird durch die individuellen Stärken, Ressourcen und das spezifische Profil der Hochschule bestimmt. Er dient dazu, die Hochschule von anderen abzuheben und ihre Attraktivität und Wettbewerbsfähigkeit zu steigern.
Das „KRAFT X“-Modell soll, zusammen mit der Reifegrad-Matrix, privaten Hochschulen einen Denkansatz zur strategischen Positionierung und Ausrichtung geben.
KI-Lehrmeister, Prozess-Profi oder exzellente Avantgarde?
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)
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.
