THISuccessAI

Studienerfolg durch KI-gestützte Lernpfade

Die Technische 365滚球官网_365滚球@ Ingolstadt (THI) wird im Rahmen der F?rderlinie ?Hochschullehre durch Digitalisierung st?rken“ im Zeitraum 2021 bis 2024 für die Umsetzung des Projekts THISuccessAI gef?rdert. Das Projekt zielt darauf ab, den Studienerfolg in MINT-Studieng?ngen durch individualisierte Lernpfade für Studierende signifikant zu erh?hen. Dabei wird die KI-Kompetenz der 365滚球官网_365滚球@ genutzt, um über Learning Analytics Studierenden-, Lern- und Lehrinformationen zu sammeln, über Mustererkennung auszuwerten und daraus individualisierte Lernpfade abzuleiten. Diese werden u. a. mit (digitalen) Lehr- und Lerneinheiten ausgestaltet. Ein Dashboard visualisiert für Studierende und Dozenten den Lernstatus. Das Projekt schlie?t die Erstellung von KI-gesteuerten Tools, die sich durch weitere Datenanreicherung kontinuierlich weiterentwickeln, ebenso ein, wie die Erstellung digitaler Learning Nuggets für die Gestaltung der individualisierten Lernpfade. Nach der dreij?hrigen Entwicklungs- und Implementierungsphase mit Fokus auf bestehenskritische F?cher wird das Projekt über alle F?cher und Studieng?nge der THI ausgerollt.

Aufbau KI-gestützter Lernpfade durch den Einsatz von Learning Analytics

Projektcluster

Cluster Technik

Teilvorhaben Learning Analytics

Im TV ?Learning Analytics“ werden die vielf?ltigen lerner- oder lernprozessbezogenen Daten unter Berücksichtigung von datenschutzrechtlichen und ethischen Aspekten einer systematischen Analyse und Auswertung unterzogen. Ziel ist es, Kompetenzniveaus eines Lernenden einzusch?tzen, die individuelle Wirkung von didaktischen Methoden zu bewerten sowie Empfehlungen und Prognosen zur Gestaltung der Lernpfade abzugeben.

Beteiligte Personen:

  • Prof. Dr. Munir Georges (Sprach- und Textverstehen)
  • Prof. Dr. S?ren Gr?ttrup (Maschinelles Lernen und Statistik)
  • Prof. Dr. Stefanie Schmidtner (Nachhaltige Stadtentwicklung und künstliche Intelligenz)
  • Kai Hartung (Data Analyst)
  • Panos Pagonis (Datenmanagement)
  • Di Wu (Data Analyst)

 

Teilvorhaben Plattform- und Toolentwicklung

Im TV ?Plattform- und Toolentwicklung“ werden die technischen Grundlagen zur Erfassung, Beschreibung und Bereitstellung der in TV 1.1. gewonnenen Datenstr?me für die Generierung individueller Lernpfade im LMS Moodle geschaffen sowie nutzerfreundliche, teils personalisierte Tools, wie z. B. ein Dashboard für Studierende und Dozierende, ein Editor für die einfache Erstellung von Learning Nuggets, ein Plug-In für Learning Companions zur Verbesserung der Vernetzungs- und Austauschm?glichkeiten unter Studierenden sowie ein Chatbot (Thim) als Lernasisstent entwickelt.

Beteiligte Personen:

  • Prof. Dr. Sebastian Apel (Programmierung und Software Engineering)
  • Prof. Dr. Hans-Michael Windisch (Technische Informatik und Software Engineering)
  • Prof. Dr. Christan Locher (Digital Business)
  • Sambit Mallick (Chatbot Developer) 
  • Manjula Gangisetty (Webentwicklung AI)
  • Khabbab Zakaria (Softwareentwicklung) 
  • Tanyo Dietz (UX-Designer)
Cluster Didaktik

Beteiligte Personen:

  • Prof. Dr. Katherine Roegner (Hochschuldidaktik der Mathematik)
  • Prof. Dr. Bernhard Glavina (Technische Informatik und Elektrotechnik)
  • Prof. Dr. Robert Gold (Software Engineering und Programmiersprachen)
  • Prof. Dr. rer. nat. Franz Regensburger (Praktische Informatik und Programmierung)
  • Verena Birkmeir (Wissenschaftliche Mitarbeiterin im Modulbereich Statistik)
  • Stefanie Boldt (Wissenschaftliche Mitarbeiterin im Modulbereich Statistik) 
  • Rebekka Gerlach (Wissenschaftliche Mitarbeiterin im Modulbereich Mathematik)
  • Alen Jurisic (Wissenschaftlicher Mitarbeiter im Modulbereich Elektrotechnik)
  • Malina Lang (Wissenschaftliche Mitarbeiterin im Modulbereich MINT)
  • Marcel Schmitt (Wissenschaftlicher Mitarbeiter)
  • Philipp S?chtig (Wissenschaftlicher Mitarbeiter im Instructional Design)
  • Florian Beil (Wissenschaftlicher Mitarbeiter im Modulbereich MINT)

 

Teilvorhaben Individuelle Lernpfade für statische Gruppen (Stufe I)

Im TV "Individuelle Lernpfade für statische Gruppen (Stufe I)" erfolgt die Individualisierung der Lernpfade in den Modulen Statistik, Mathematik, Elektrotechnik und Programmierung für teilautomatisiert festgelegte Gruppen bzw. Lernstile. Die Gestaltung der Lernpfade erfolgt sowohl über verschiedene Einstufungstests als auch Mustererkennung und wird über lernstilgerechte Learning Nuggets sowie Dialogangebote des digitalen Lern-Assistenten "Thim" unterstützt.

     

    Teilvorhaben Individuelle Lernpfade für statische Gruppen (Stufe II)

    Im TV "Individuelle Lernpfade für statische Gruppen (Stufe II)" werden aufbauend auf den Ergebnissen der Stufe I die festen Lernstile sukzessive aufgel?st und in individualisierte, KI-gestützte Lernpfade überführt. Au?erdem wird der Lern-Assistent "Thim" weiterentwickelt und die Learning Nuggets werden flexibilisiert. 

    Cluster Organisation & Transfer

    Teilvorhaben Projektorganisation

    Im TV ?Projektorganisation“ werden die Strukturen für eine erfolgreiche Projektdurchführung aufgebaut. Dabei werden technische und didaktische Ansprüche an das Projekt berücksichtigt sowie durch eine begleitende Evaluation die Qualit?t langfristig sichergestellt.  

    Beteiligte Personen:

    • Melanie Kellerer (Projektkoordination)
    • Susanne Huber (Projektabwicklung)

     

    Teilvorhaben Transfer

    Im TV ?Transfer“ werden innovative Austausch- und Partizipationsformate für den ganzheitlichen internen und externen Wissenstransfer zu ?KI und Hochschullehre“, z. B. im Rahmen des "Tags der digitalen Lehre" sowie des "Hackathons", durchgeführt. Des Weiteren werden datenschutzrechtliche und ethische Fragestellungen dort gekl?rt.

    Beteiligte Personen:

    • Prof. Dr. Christian Stummeyer (Wirtschaftsinformatik und Digital Commerce)
    • Prof. Dr. Matthias Uhl (Gesellschaftliche Implikationen und ethische Aspekte der KI)
    • Barbara Rehr (Datenschutz)

    Bevorstehende Veranstaltungen

    • Thinkathon 2023 (semesterbegleitend im Kurs Conversational AI - WS 23/24)

    News aus dem Projekt

    Austausch über digitale Lehre: THI und TUM im Gespr?ch. (Foto: THI)

    Die TUM zu Gast an der THI

    Mitglieder der wissenschaftlichen Einrichtung ProLehre (TUM) trafen sich am 10. Juli mit dem Projektteam von THISuccessAI zur Vernetzung im Bereich… mehr

    Tag der digitalen Lehre 2023

    Am Mittwoch, den 10.05.2023, fand am Campus Ingolstadt der siebte Tag der digitalen Lehre statt und verzeichnete wieder zahlreiche Teilnehmerinnen und… mehr
    Im VR Learning Lab k?nnen virtuelle Lernumgebungen getestet werden.

    Future Skills für das Studium von morgen

    Künstliche Intelligenz (KI) ist schon jetzt nicht mehr aus unserem Alltag wegzudenken. Wie ver?ndert KI das Studieren und Arbeiten an der 365滚球官网_365滚球@?… mehr

    Hochschulinformationstag 2023

    Das Projekt THI-SuccessAI war beim Hochschulinformationstag der THI am 25.03.2023 mit einem interaktiven Stand und einem kurzweiligen, anschaulichen… mehr

    Train the Teacher

    Am 15. November 2022 fand der Kick-Off des als Blended-Learning angelegten Qualifizierungsprogramms ?Train the Teacher" statt. Ziel des Treffens war… mehr

    Projektleitung

    Vizepr?sidentin für Lehre und Studierende
    Prof. Dr. Katherine Roegner
    Tel.: +49 841 9348-2544
    Raum: D024
    E-Mail:
    Vizepr?sident für Digitalisierung / Chief Information Officer
    Prof. Dr.-Ing. Hans-Joachim Hof
    Tel.: +49 841 9348-2526
    Raum: D021
    E-Mail:
    Prof. Dr. Sebastian Apel
    Studiengangleitung und Studienfachberatung Informatik M.Sc. Cloud Applications und Security Engineering M.Sc.
    Prof. Dr. Sebastian Apel
    Tel.: +49 841 9348-5176
    Raum: A128
    E-Mail:
    Projektkoordinatorin THI-SuccessAI
    Melanie Kellerer
    Tel.: +49 841 9348-2178
    Raum: D014
    E-Mail:

    ?ber den F?rderer

    Die ?Stiftung Innovation in der Hochschullehre“ f?rdert mit dem F?rderprogramm ?Hochschullehre durch Digitalisierung st?rken“ in den n?chsten Jahren insgesamt 139 Projektvorhaben von 365滚球官网_365滚球@n und Universit?ten, darunter 115 Einzel- und 24 Verbundantr?ge, mit einem Gesamtf?rdervolumen von bis zu 330 Mio. .