Wie können Lerndatenanalysen an Hochschulen in Nordrhein-Westfalen eingesetzt werden? Welche Möglichkeiten bietet Generative Künstliche Intelligenz (KI) für Studium und Lehre? Welche Kompetenzen und Voraussetzungen werden für Umgang und Einsatz beider Technologien benötigt? Welche ethischen Fragen sollten sich Hochschulen in diesem Kontext stellen? Mit diesen und anderen Fragen beschäftigen wir uns im Projekt KI:edu.nrw.
Projektziele: In der zweiten Förderphase von KI:edu.nrw sollen, aufbauend auf den Erfahrungen der ersten Förderphase, die praktischen Voraussetzungen für Learning Analytics an Hochschulen in Nordrhein-Westfalen geschaffen werden. Darüber hinaus rücken die Aktivitäten um Generative Künstliche Intelligenz (KI) in der Hochschullehre noch stärker in den Projektfokus, wobei neben lehrpraktischen Themen auch die Synthese mit Learning Analytics sondiert wird.
Unser Verbund: Zur Erreichung dieser Ziele bündelt das nun unter dem Dach der Digitalen Hochschule NRW geförderte Projekt in der zweiten Phase durch die Zusammenarbeit im Konsortium von Ruhr-Universität Bochum (Konsortialführerin), Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen und Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf die Expertise aus unterschiedlichen Vorarbeiten über KI:edu.nrw hinaus.
Förderung: Die zweite Phase wird vom Ministerium für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-Westfalen unter dem Dach der Digitalen Hochschule NRW gefördert. Förderzeitraum: 01.01.2024 – 31.12.2026.
Mitmachen: Durch einen projektintegrierten Fördermechanismus im Rahmen von Praxis- und Transferprojekten werden zeitweise weitere Hochschulen dem Konsortium angehören.
Learning Analytics: Während der ersten Projektphase wurde mit POLARIS ein datenschutzkonformes Open-Source-Learning-Analytics-System für die Hochschulen praktisch entwickelt und in einer geschützten Umgebung pilotiert. In der zweiten Phase soll das System kursunabhängig weiterentwickelt und für den Betrieb an den Regelsystemen der Hochschulen vorbereitet werden. Darüber hinaus bieten wir individuelle Beratung zu dem Thema für alle Hochschulen in NRW an.
Generative KI hat sich während der ersten Projektphase als fester zu berücksichtigender Bestandteil der Hochschullehre entwickelt. Im Projekt werden wir daher weiter Lehrende und Hochschulen zu Möglichkeiten des Einsatzes informieren und schulen. Dafür möchten und müssen wir auch die fachkulturellen Unterschiede im Umgang mit generativer KI durch unterschiedliche Austauschformate herausarbeiten und verstehen.
Querschnittsthemen in dieser Phase sind AI Literacy, Ethik und Studienberatung. Die ethische Begleitung im Projekt zu Learning Analytics soll in dieser Phase um die Perspektive auf generative KI erweitert werden. In der Studienberatung wird die Rolle von Learning Analytics zur Beratungsunterstützung sondiert. Neu ist das Querschnittsthema AI Literacy, in dem wir auch in Zusammenarbeit mit den etablierten Institutionen im Feld ein (individuelles) Beratungsangebot für NRW schaffen wollen.
Schulung & Beratung: Seit Februar 2025 müssen Hochschulen den Art. 4 der KI-Verordnung (KIVO) beachten. Sie sind dadurch unter bestimmten Voraussetzungen verpflichtet, KI-Kompetenz bei Beschäftigten und KI-Nutzenden zu sichern. KI:edu.nrw stellt durch seine Fortbildungen für die nordrhein-westfälischen Hochschulen ein Basisangebot zum Aufbau von KI-Kompetenzen im Bereich Studium und Lehre zur Verfügung. KI:edu.nrw hilft so dabei, die Anforderungen der KI-Verordnung zu erfüllen.
Vernetzung & Dialog: Auch in dieser Phase stellt wieder die Vernetzung und Informierung der Hochschulen in NRW zu den Projektthemen einen zentralen Projektauftrag dar. Neben der Weiterführung der etablierten jährlichen Veranstaltungen (Learning AID und KI-Vernetzungstreffen) werden die Projektmitarbeitenden auch weiterhin individuell und in Gremien informieren.
Praxis- & Transferprojekte: Durch ein neues projektintegriertes Ausschreibungsverfahren haben zudem weitere Hochschulen im Rahmen von Praxis- und Transferprojekten die Möglichkeit, zeitweise Teil des Konsortiums zu werden. In dieser Rubrik finden Sie auch aktuelle Ausschreibungen und laufende Projekte.
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Hier finden Sie Informationen zur ersten Förderphase, den bearbeiteten Themenfeldern und Projektbeteiligten.
Die RUB ist Konsortialführerin und für die Projektkoordination verantwortlich. Beheimatet ist das Projekt am Zentrum für Wissenschaftsdidaktik. Inhaltlich werden die Themen Generative Künstliche Intelligenz und Ethik an der RUB bearbeitet.
An der RWTH Aachen am Center für Lehr- und Lernservices werden der Schwerpunkt Learning Analytics sowie das Querschnittsthema Studienberatung bearbeitet. Ein Fokus liegt auf der Weiterentwicklung von POLARIS.
Die Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf ist die jüngste Projektpartnerin. Das Heine Center for Artificial Intelligence and Data Science (HeiCAD) arbeitet im Rahmen von KI:edu.nrw am Querschnittsthema AI Literacy.
Die Hochschule für Musik Detmold entwickelt im Projekt KIMU_Lab wird ein hochschuldidaktisches Modell zum Einsatz generativer KI in der Musiklehrkräftebildung entwickelt. Ziel ist es, theoriebasierte und praxisorientierte Konzepte für die Hochschullehre zu erstellen und nachnutzbare OER-Materialien zu erstellen.
Die Hochschule Rhein-Waal entwickelt innerhalb des Projekts Sokratesᵗ ein Prozessmodell, mit dem Lehrende einen kursspezifischen KI-Tutor erstellen können. Der Tutor nutzt sokratische Dialoge, um Lernende individuell zu unterstützen.
Die Technische Hochschule Köln schafft im Projekt TermRAG 4 SafeAI technische und didaktische Rahmenbedingungen für den Einsatz von Retrieval Augmented Generation (RAG) in der Lehre in den Geistes- und Sozialwissenschaften. Ziel ist es, eine didaktische Handreichung zu erstellen, die für andere Hochschulen in NRW nachnutzbar ist.
Die Technische Universität Dortmund entwickelt im Projekt KI.StadtLabor neue digitale Lehr- und Entwurfsmethoden für das Architekturstudium auf Basis multimodaler KI-Modelle. Ziel ist es, die atmosphärische und emotionale Dimension der Raumwahrnehmung zu erproben und zu begreifen.
Im Projekt XML nutzt die Universität Bielefeld generative Sprachmodelle, um Lernendenmodelle zu erklären und Interventionen vorzuschlagen. Ziel ist es, die Reflexion und Metakognition der Lernenden zu fördern. Die Erklärungen und Interventionen werden von Expert*innen evaluiert, bevor sie in der Lehre eingesetzt werden.
Eine Sammlung von Kurzmeldungen, Neuigkeiten und Veröffentlichungen rund um die zweite Projektphase von KI:edu.nrw!
Spannende Projekt-Infos, Interviews und (Praxis-)Einblicke in die Welt von Learning Analytics und KI in der Hochschulbildung – das und vieles mehr erwartet Sie im KI:edu.nrw-Blog!
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