Lehre weiterdenken - die Lehr-Innovationsfonds der BUW

In der ingenieurwissenschaftlichen Ausbildung kommen zahlreiche spezialisierte Softwarewerkzeuge zum Einsatz. Studierende müssen sich dabei jeweils in die spezifischen Bedienkonzepte der einzelnen Programme einarbeiten, um fachliche Aufgabenstellungen erfolgreich zu bearbeiten. Der Einsatz AI-gestützter Assistenzsysteme bietet in diesem Zusammenhang eine Möglichkeit der kognitiven Entlastung. Gleichzeitig fördert die Nutzung derartiger Systeme das kritische Bewusstsein für den verantwortungsvollen Einsatz künstlicher Intelligenz in der wissenschaftlich-technischen Praxis. In diesem Projekt soll anhand der für Studierende komplex zu bedienenden CST Studio Suite prototypisch evaluiert werden, welche konkreten Möglichkeiten die Verwendung eines AI-Agenten mit Verbesserungspotential für das Studium von Studierenden im Bereich der rechnergestützt arbeitenden Ingenieurwissenschaften, Mathematik und Physik haben kann. Im Anschluss ist die Einreichung eines weiterführenden Antrags mit dem Schwerpunkt „Integration von AI-Agenten in der Lehre“ geplant.

Im Rahmen dieses Projekts soll untersucht werden, inwieweit lokal betriebene Large Language Models (LLMs) derzeit in der Lage sind, mathematische Fragestellungen – vorzugsweise im Bereich partieller Differentialgleichungen – mit der für den regulären Einsatz in der Hochschullehre erforderlichen Qualität zu bearbeiten. Ziel des Projektes ist die Erstellung eines fundierten Konzeptes für den Einsatz eines LLMs in der Lehre, das als Grundlage für einen umfassenderen Förderantrag mehrerer kooperierender Lehrstühle dienen soll.

Im Fokus des fakultätsübergreifenden Lehrvorhabens steht die Ausbildung von Lehramtsstudierenden der Chemie- und Technikwissenschaften mit Blick auf die fachgerechte Entsorgung von Gefahrstoffen in Laboren und Maschinen. Studierende setzen sich mit diesen sicherheitsrelevanten Herausforderungen im Kontext ihres zukünftigen Berufs auseinander und entwickeln in einem projektbasierten, praxisnahen und kollaborativen Format eigene VR-Szenarien zur Gefahrstoffentsorgung. Am Ende jedes Semesters präsentieren Studierende ihre Ergebnisse in einer fachübergreifenden Reflexionsveranstaltung, testen gegenseitig ihre Szenarien und reflektieren deren didaktischen und fachlichen Mehrwert für den Einsatz in der Lehre. Das Vorhaben verknüpft fachliche und fachdidaktische Inhalte mit der Förderung digitaler Kompetenzen, insbesondere Mediengestaltungs- und Produktionskompetenz. Zudem werden Hemmschwellen im Umgang mit dieser zukunftsorientierten Technologie abgebaut. Die entwickelten VR-Szenarien sollen langfristig in den Lehrbetrieb integriert werden und Studierenden eine interaktive Lernumgebung bieten, in der sie Handlungsabläufe der Entsorgung gefahrlos und praxisnah erproben und erlernen können.

Das Projekt verfolgt zwei Ziele. Erstens die Implementierung mobil nutzbarer Lerneinheiten und zweitens die Integration eines KI-gestützten Feedbacksystems darin. Zielgruppe sind Studierende der Informatik, Germanistik sowie alle Studierenden des Pflichtmoduls Digitale Kompetenz im Kombi-Bachelor (Digi-Modul).

Durch intenceToGo können sich Studierende auf eigenen Geräten (Tablet, Smartphone) grundlegende Fachinhalte der Informatik, der Literaturwissenschaft, -didaktik und Linguistik aneignen und diese ihrem individuellen Stand gemäß wiederholen. Hierfür wird die bestehende Lernplattform intence um mobile Features erweitert und um Lehrmaterialien ergänzt. Diese lassen sich sowohl dozentengeleitet in Präsenzveranstaltungen als auch eigenständig in individuellen Lernphasen nutzen. Ein KI-basiertes Feedbacksystem bietet den Studierenden sofort unterstützende Rückmeldungen und bei Problemen während der Aufgabenbearbeitung lösungsorientierte Hinweise.

Die trainierte KI wird mittels KI4BUW allen Interessierten zugänglich gemacht. Der Erfolg des Projekts wird durch die Nutzung von zu integrierenden Feedbacktools und Evaluationen gemessen, welche die Nutzung und den Lernerfolg erfassen. Die Lehrmaterialien werden in die Curricula integriert und kontinuierlich an die Bedürfnisse der Studierenden angepasst. Für eine nachhaltige Nutzung sollen in Zukunft auch Lehrinhalte aus weiteren Fachrichtungen aufgenommen und die Plattform soll für andere interessierte Universitäten geöffnet werden.

Studierende nutzen zunehmend KI, um sich Lerninhalte zu erarbeiten. Unsachgemäßer Einsatz von KI-Tools kann den Lernprozess jedoch behindern statt diesen zu fördern. Neben dem Problem, dass künstlich generierte Antworten teils unvollständig oder falsch sind, ist der pure Einsatz der KI ohne eigenen Verständnisgewinn für mathematische Probleme oft ungezielt, sodass kein nachhaltiger Lernerfolg entsteht.

Das MatZe betreibt auf die Inhalte der Mathematik-Vorlesungen vieler Fakultäten der BUW angepasste Präsenzangebote und eine Online-Werkstatt. Das Ziel des Projekts besteht darin, eine auf die Mathematik-Veranstaltungen der BUW spezialisierte KI in die MatZe Online-Werkstatt zu integrieren. Durch Bereitstellung von inhaltlichem Material, problemspezifischer Interaktion und kontrollierten Antworten auf Prompts wollen wir die KI zu einem zuverlässigen Begleiter im Lernprozess machen und mit existierenden Strukturen und insbesondere mit Präsenzangeboten des MatZe verbinden. Die Kombination mit bereits bestehenden Angeboten ist eine neue, bisher unerprobte Facette der Studienbegleitung.

Den Erfolg des Projekts messen wir am Prüfungserfolg in Relation zum Einsatz der KI durch die Studierenden. Bei positiver Evaluation des Projekts besteht die Möglichkeit, einer ständigen und als sinnvoll nachgewiesenen Integration von KI in bestehende MatZe-Angebote.

Die Curricula in Management-Studiengängen umfassen überwiegend theoretische Inhalte und vereinfachte Anwendungsaufgaben, die häufig die Komplexität realer Märkte unzureichend abbilden. Dies erschwert es Absolvent*innen, ihr im Studium erworbenes Wissen und Fähigkeiten in der Praxis anzuwenden.

Ein vielversprechender Ansatz zur besseren Theorie-Praxis-Verknüpfung sind Planspiele (Simulation Games). Sie ermöglichen eine interaktive, spielerisch motivierende Anwendung und Vertiefung theoretischer Konzepte unter Berücksichtigung realer Zusammenhänge.

Der analoge Prototyp eines Managementplanspiels wurde an der BUW im Modul „Krankenhausmanagement“ bereits erfolgreich getestet. Studierendenteams übernehmen dabei die Verantwortung für den Erfolg virtueller Organisationen (Krankenhäuser) und treten im Wettbewerb miteinander an.

Ziel des Projektes „SiGaM – Simulation Games in Management“ ist die Weiterentwicklung dieses Prototyps. Die Projektmaßnahmen umfassen den inhaltlichen Ausbau und die Digitalisierung des Planspiels. Fortlaufend sollen Studierende in die Weiterentwicklung und Testung des Planspiels eingebunden werden. In Evaluationsphasen sollen Kompetenzzuwachs, Zufriedenheit mit dem Lehrinstrument und Verbesserungsvorschläge erfasst werden.

Nach Projektabschluss kann das Planspiel als eigenständiges Modul angeboten und als Grundlage für die Entwicklung weiterer allgemein wirtschaftswissenschaftlicher Managementplanspiele genutzt werden.

Häufige Ursache für einen Studienabbruch in den Ingenieurwissenschaften ist mangelndes Mathematikvorwissen. Das Diagnose- und Selbstlernsystem ALiSe bietet eine innovative Lösung zur Auffrischung von schulischen Mathematikkenntnissen auf Individualebene. Die hohe Wirksamkeit des Systems wurde in studienvorbereitenden Formaten nachgewiesen. Semesterbegleitende Formate versprechen eine noch höhere Wirksamkeit aufgrund ihres besseren Matchings zu Vorlesungsinhalten. Da diese bisher nur punktuell angeboten und genutzt werden, profitieren Studierende noch nicht von dieser integrierten Unterstützungsform.

In einem partizipativen Prozess werden an der Fakultät 7 mit Studierenden, Lehrenden und Verwaltung innovative, semesterbegleitende Einsatzszenarien für ALiSe entwickelt, getestet und ggf. organisatorische Rahmenbedingungen verändert. Mit seinem digitalen, adaptiven Ansatz aus Diagnostik und Zuordnung von Selbstlernkursen erweitert ALiSe den Horizont denkbarer Einsatzszenarien disruptiv. Das Vorhaben baut auf bisherigen Entwicklungen (ALiSe(-TI), beVinuS.nrw) auf und arbeitet mit bestehenden Netzwerken (Fakultät, MatZe, QSP) zusammen.

Die Einsatzformate werden bzgl. der Verbesserung der schulmathematischen Kompetenzen und der Klausurnoten evaluiert. Zum Ende der zweijährigen Projektlaufzeit werden die entwickelten und wirksamen Formate dauerhaft in das „begleitende Virtuelle Nullte Semester“ implementiert oder über die von der Fakultät finanzierten Tutorienangebote administriert.

Im Projekt wird ein Virtuelles KlassenZimmer Mathematik (VKZM) entwickelt. Dieser virtuelle 3D-Raum ist ausgestattet mit Lehr-Lernszenarien, die prototypisch für den Mathematikunterricht in der Grundschule sind. Studierende betreten das VKZM als Avatare. Sie nehmen in der Rolle der Lehrkraft Teil an den bereitgestellten virtuellen Lernszenarien und können mit KI-gesteuerten Schüler*innen Avataren interagieren. Diese Avatare sind auf mathematische Kompetenzen bei Grundschulkindern programmiert. Training und Reflexion eines fachdidaktisch qualifizierten Lehrer*innenhandelns in quasi-realen Unterrichtssituationen wird so für Studierende der Studieneingangsphase möglich (Noviz*innen, Zielgruppe l).  Die verschiedenen Lehr-Lern-Settings im 3D-Raum werden in Zusammenarbeit mit Studierenden ab dem 4. Semester und Dozentinnen aus der Mathematikdidaktik konzipiert und entwickelt. Das VKZM bietet somit Studierenden in fortgeschrittenen Semestern (Expert*innen, Zielgruppe ll) eine authentische Möglichkeit zur Vertiefung ihrer fachdidaktischen Fähigkeiten und Medienkompetenzen. Das VKZM ist ein innovatives Projekt von Studierenden für Studierende. Es ermöglicht individuelles und interaktives Lernen in Didaktik und Medienkompetenz. Die Konzeption zielt auf curriculare Nachhaltigkeit. Eine universitätsinterne Erweiterung oder ein Zugang über die BUW hinaus sind frei skalierbar. Durch die Zusammenarbeit mit KI4BUW und MediaLab entstehen universitätsweit Synergieeffekte.