Wir sind stolz, das praktische empirische Chatbot-System namens SMARTA vorzustellen zu dürfen, das für ‚Student Motivation and Reflective Training AI-Assistants‘ steht. SMARTA ist ein laufendes Projekt, das die ChatGPT-Schnittstelle nutzt, um Chatbots nahtlos in die akademische Umgebung der Studierenden zu integrieren, insbesondere in ihr Campus-Management-System (CMS). Seit August 2023 wurde dieser Service über 5000 Studierenden an einer deutschen Hochschule bereitgestellt. Sie haben Zugang zu drei spezialisierten Chatbots: Alix, Robyn und Dr. Melly.
ALIX (Affirmative Life Impact eXpert) engagiert sich aktiv bei den Studierenden, um sie durch personalisierte Interaktionen zu motivieren und das Wohlbefinden und die psychische Gesundheit zu fördern.
ROBYN (Reflective Overview By Your Notions) unterstützt Studierende dabei, kritisch über ihren akademischen und persönlichen Fortschritt nachzudenken, indem sie ihre Neugier in ihrem spezifischen Studienfach fördert.
MELLY (Mentored Education with Logical Learning Yield) konzentriert sich auf die Verbesserung des logischen und kritischen Denkens und bietet Lerninhalte auf der Grundlage allgemeiner universitärer Studienmaterialien auf interaktive Weise an.
Eine Besonderheit von SMARTA ist, dass die Chatbots durch die Integration in das CMS bereits zu Beginn des Gesprächs grundlegende Daten über den Studierenden kennen, wie Alter, Geschlecht, Hauptfach, aktuelle Studienbelastung oder ggf. sogar akademische Leistungen. Die Chatbots haben auch Zugriff auf spezifische allgemeine Informationen wie Hochschul-Spezifika oder Inhalte des Modulhandbuchs. Sie können Gespräche mit Fragen wie „Hat der Dozent heute in der Marketing-Vorlesung auch das Thema Werbung behandelt?“ beginnen.
Ein weiterer besonderer Aspekt von SMARTA ist das intensive Monitoring und die Aufzeichnung der Chatbot-Nutzung. Während spezifische Gesprächsinhalte nicht aufgezeichnet werden, werden Daten wie die Länge des Gesprächs in Zeichen und Zeit sowie die Stimmung während des Dialogs erfasst. Dies ermöglicht Analysen auf Basis von Variablen wie Stimmungsänderungen in Bezug auf Geschlecht und Studienfach.
Es gibt Pläne, Studierenden zu ermöglichen, ihre vorherigen Dialoge in einer schlüsselwortbasierten Historie zu speichern, die dann in neue Dialoge integriert werden kann. Zum Beispiel könnte der Chatbot ein Gespräch beginnen mit: ‚Fandest du die heutige Marketing-Vorlesung wieder langweilig? Oder hat mein Motivationstipp neulich geholfen?‘