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KI-Assistent zur Ausbildung in der Automation (KIAAA)

Projektleitung: Prof. Dr. Andreas Deuter | Fachbereich Produktions- und Holztechnik

Forschungsschwerpunkt: Produktion & Automation

Kurzbeschreibung: 
In dem Forschungsprojekt KIAAA wird eine Schulungs- und Ausbildungssoftware entwickelt, die Lernenden im Gebiet der Automation bei ihrem Lernen aktiv durch individualisiertes (dem Wissensniveau angepasst) und unmittelbares (ohne zeitlichen Verzug) Feedback unterstützen soll. Grundlage dafür ist eine adaptive Simulation typischer Produktionsprozesse und Automationssysteme. Mittels Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernens (ML) analysiert ein Trainer-Agent den Kenntnisstand des Automatisierers und entwickelt eine Abfolge von Lernszenarien. Zusätzlich offeriert ein Vorbild-Agent Hilfe in Form von Automationslösungen, d.h. er generiert Beispielslösungen als Vorbild für den Automatisierer. Neben dem Kl-basierten Vorbild-Agent können Automatisierer in einer Kollaborationsumgebung auch von Lösungen anderer lernender profitieren und Lösungen und Wissen austauschen. Ziele der TH OWL sind zum einen, die Schulungs- und Ausbildungssoftware im Fachbereich Produktions- ­und Holztechnik (FPH) zu erproben, insbesondere in Lehrszenarien der Automatisierungstechnik und Programmierung. Dafür wird der FPH entsprechende Anwendungsfälle aus der Lehre identifizieren, die dazugehörenden Simulationsmodelle und die GUI der Schulungs- und Ausbildungssoftware entwickeln sowie diese erproben. Zum anderen wird in der Verantwortung des Instituts für Wissenschaftsdialog (IWD) ein Didaktik-Framework für eine Kl-basierte Lehre entwickelt. Das Didaktik-Framework ist ein Baukasten an Kl-unterstützten Lehrmethoden, in dem Aspekte des Datenschutzes und Ethik berücksichtigt werden sollen.

Laufzeit: 01.03.2021 bis 29.02.2024

Fördersumme: 591.499 €

Partner:innen: Helmut-Schmidt-Universität/Universität der Bundeswehr Hamburg (Koordinatorin), Technische Akademie Esslinqen

Kontakt:
Prof. Dr. Andreas Deuter
Tel.:+49 5261 702 5305
E-Mail: andreas.deuter@th-owl.de

Gefördert von: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)