HAnS - das intelligente Hochschul-Assistenz-System
Ziel des Projektes
Das Ziel des Verbundprojekts „HAnS“ ist ein intelligentes Hochschul-Assistenz-System, das im Audio- und Videoformat vorliegende Lehr- und Lernmaterialien aus unterschiedlichen Fächern auf einer open-access Learning-Experience-Plattform sammelt und mittels Spracherkennung durchsuchbar macht. So können die Lehrmaterialien automatisiert nach Kriterien wie Fachgebiet, Sprache und Thema kategorisiert werden. Gleichzeitig fördert das System individuelle Lernprozesse, indem es Studierenden erlaubt, zu ihren Vorkenntnissen im jeweiligen Fachgebiet passende Materialien auszuwählen. Darüber hinaus werden die Audio- und Videoaufnahmen in übersichtliche Kapitel untergliedert: Statt erst die vollständige Vorlesung durchsuchen oder den ganzen Podcast anzuhören zu müssen, können Lernende so zu genau dem Kapitel springen, das sich mit dem gesuchten Thema beschäftigt.
All das ist aber nur der erste Schritt. Die im Verlauf des Projekts entstehende multimediale Datenbank bildet auch die Grundlage für ein intelligentes Tutorsystem, das Studierende beim selbstorganisierten Lernen, Wiederholen und Vertiefen unterstützen soll. Der KI-Tutor erkennt anhand des individuellen Nutzungsverhaltens die Themenschwerpunkte und Lernvorlieben der User:innen. Darauf aufbauend kann er personalisierte Vorschläge anbieten sowie passende Übungsaufgaben und Lernzielkontrollen generieren. Gleichzeitig soll HAnS Lehrenden die Aufbereitung ihrer Lehrmaterialien für das Selbststudium erleichtern, sodass sie ihr Engagement auf andere Aspekte der Lehre konzentrieren können
Wie läuft das Projekt ab?
Die methodologische Grundlage für das Forschungsprojekt, an dem insgesamt zwölfInstitutionen zusammenarbeiten, ist Design-Based Research (DBR). Diese Form des wissenschaftlichen Arbeitens erfreut sich seit einigen Jahren vor allem in der Bildungsforschung großer Beliebtheit, weil sie den Forschenden die Möglichkeit gibt, neue Konzepte und Produkte – in diesem Fall das intelligente Tutorsystem HAnS und die ihm zugrundeliegenden bildungswissenschaftlichen Konzepte – in Etappen zu entwickeln. Der Prototyp wird immer wieder in der Praxis erprobt, sodass das Feedback der Zielgruppen in den Entwicklungsprozess einfließt und iterative, kontinuierliche Verbesserungen des Produkts ermöglicht. „Über vier Jahre hinweg werden wir die technologische Gestaltung anhand empirischer Methoden evaluieren und sicherstellen, dass die Entwicklung des Assistenz-Systems im Einklang mit den Bildungszielen und unter Anwendung bildungstheoretischer Modelle erfolgt“, erklärt Professor Tobias Schmohl, der Leiter des Teilprojekts an der Technischen Hochschule Ostwestfalen-Lippe.
Der Arbeitsprozess der HAnS-Teams teilt sich dabei in drei Phasen, die sich während der Projektlaufzeit mehrmals wiederholen. Zunächst werden in der Alpha-Phase die aktuellen Anwendungsbedingungen und Nutzungsanforderungen der Lernenden und Lehrenden erhoben. In der Beta-Phase wird die Qualität des Angebots von den Nutzer:innen bewertet. Vor diesem Hintergrund werden dann konkrete, empirisch fundierte Verbesserungsvorschläge erarbeitet, die in der Gamma-Phase die nächste Iteration des intelligenten Hochschul-Assistenz-Systems formen.
Das Verbundprojekt mit einer Gesamtfördersumme von rund 5 Millionen Euro läuft von Dezember 2021 bis November 2025. Koordiniert wird es von der Technischen Hochschule Nürnberg. Das Projektteam an der TH OWL ist im Fachbereich Medienproduktion sowie am Institut für Wissenschaftsdialog angesiedelt. Die Forschungsgruppe um Professor Schmohl widmet sich der mediendidaktischen Konzeption von HAnS sowie der qualitativen Evaluation des Prototyps. Hierdurch positioniert sich die TH OWL als wichtiger Standort für mediendidaktische Forschung – insbesondere mit Blick auf die möglichen Anwendungen von KI in der Hochschulbildung.
Mitarbeitende der TH OWL
Prof. Dr. Tobias Schmohl (Teilprojektleitung TH OWL)
Alice Watanabe, M.A
Stefanie Go, M.A.
Kathrin Schelling, M.A.
Katrin Jana Thaler, B.A.
Beteiligte Institutionen
Förderung
Das Projekt HAnS wird unter dem Förderkennzeichen 16DHBKI033 im Förderprogramm IKT 2020 vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert.