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Norbert Pengel

Universität Leipzig

Workshop
"Künstliche Intelligenz in Studium und Lehre an Hochschulen"
mit Dr. Milos Kravcik
Freitag, 23. November 2018, 10:30–12:10

Workshop-Beschreibung

Lernen im Studium ist ein individueller Prozess der aktiven Aneignung von Wissen durch Ko-Konstruktion von Wissensbeständen unter mentorieller Betreuung durch Lehrpersonen. Dieses prozessbegleitende Feedback gilt in der internationalen bildungswissenschaftlichen Forschung als zentraler Impact-Faktor für den Lernerfolg, sofern es möglichst unmittelbar und möglichst genau erfolgt. Mentoring kann sehr wirksam sein, es ist aber auch sehr aufwändig und nicht skalierbar. Ein aktuelles Problem stellen die notwendigen Datenmengen dar, welche im universitären (nationalen) Kontext nicht systematisch erhoben und verfügbar gemacht werden. Um die gewonnene Breite an Daten zudem einer vollumfänglichen Auswertung und Interpretation unterziehen zu können, ist eine verstärkte Kooperation von Forscherinnen und Forschern verschiedenster Disziplinen notwendig.

Das BMBF-Projekt tech4comp (Personalisierte Kompetenzentwicklung durch skalierbare Mentoringprozesse) adressiert die Leitfrage: Wie müssen Gestaltungskonzepte aussehen, die die erwiesene Qualität von individuellem Mentoring für den Erwerb von Kompetenzen skalierbar machen? Ein wichtiger Fokus des Vorhabens ist die automatische Durchführung von Teilen des Mentorings durch KI-basierte Wissensdienste.

Um sich der Forschungsfrage, was digital-gestütztes Mentoring leisten kann und soll, nähern zu können, erfolgt eine Bedarfs- und Leistungsanalyse auf mehreren Ebenen. Der Forschungsstand zeigt didaktische Gestaltungskonzepte auf der Seite des Lernenden sowie organisatorische und technologische Gestaltungskonzepte auf der Seite der Lernumgebung, die den digitalen Lernprozess beeinflussen und im Rahmen von Mentoring-Prozessen zur Verbesserung des Lernerfolgs beitragen können. Daraus ergeben sich aus der Leitfrage des Projektes viele Teilforschungsfragen, die nur interdisziplinär beantwortet werden können. In diesem Workshop sammeln wir Feedback und Hinweise von den interessierten Teilnehmenden für unsere Analyse.

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