AIStudyBuddy

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Das Projekt AIStudyBuddy nutzt moderne KI-Technologien, um die individuelle Planung und Reflexion von Studienverläufen zu unterstützen. Das Projekt ist ein Verbundvorhaben der RWTH Aachen, der Bergischen Universität Wuppertal (BUW) und der Ruhr-Universität Bochum (RUB) und ist Teil der Bund-Länder-Initiative zur Förderung der Künstlichen Intelligenz in der Hochschulbildung. Die Förderung im Umfang von ca. 3,9 Mio. Euro erfolgt durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung und den Projektträger VDI/VDE-IT.

Im Fokus des Vorhabens stehen zwei Zielgruppen:

  • Studierende erhalten mit dem StudyBuddy ein Tool zur informierten, evidenzbasierten Planung des eigenen Studiums. Es bietet grafische Repräsentationen des Studienfortschritts und gibt handlungsleitendes Feedback. Dieses stützt sich auf regelbasierte Studienverlaufspläne sowie durch KI-Technologie ermittelte Verlaufsprofile, die zu erfolgreichen Studienabschlüssen führen. Generische Studienpläne werden so durch ein Werkzeug zur individuellen Studienplanung ergänzt, die kontinuierlich angepasst, begründet und reflektiert wird.
  • Studiengangsdesigner erhalten mit BuddyAnalytics ein interaktives Tool, das Planungsentscheidungen wie die kompetenzorientierte Curriculumsentwicklung und Studienberatung unterstützt. Durch die Analyse und Visualisierung der Studienverlaufsdaten aus unterschiedlichen Hochschulsystemen können Anpassungen und Verbesserungen der Studiengänge evidenzbasiert entwickelt werden.

Das Projekt kombiniert hierfür zwei KI-Paradigmen: datengestützte (Process Mining) und regelbasierte (Answer Set Programming, ASP). Mit Process Mining wird das Studienverhalten anhand der Daten aus Campus-, Lernmanagement- und Prüfungssystemen analysiert. Es stellt reale Studienverläufe den intendierten gegenüber. Mithilfe von Answer Set Programming werden transparente Begründungen für Feedback generiert, das für Nichtdomänenexperten verständlich ist. Alle Komponenten sind Teil einer Referenzarchitektur, die Prinzipien wie Ethics-by-Design und Privacy-Preservation folgt.

Die Entwicklung und Beforschung des Vorhabens erfolgt in interdisziplinärer Zusammenarbeit der Informatik, (Hochschul-)Didaktik, Ethik und Bildungsökonomie. Die Projektmitarbeiterinnen und -mitarbeiter unseres Lehr- und Forschungsgebiets sind für die nutzerzentrierte Gestaltung und Entwicklung des StudyBuddy und der BuddyAnalytics sowie für die Konzeption und Implementierung der Referenzarchitektur verantwortlich. Besonderer Fokus liegt dabei auf den Schnittstellen zu den einzusetzenden KI-Technologien sowie der iterativen Entwicklung und Beforschung gemäß des Design-based Research.

Unser Projektteam

Prof. Dr.-Ing. Ulrik Schroeder (Gesamtprojektleitung)

René Röpke (Projektleitung der i9-Teilprojekte)

Sven Judel

Jens Doveren

Sergej Görzen

Projektpartnerinnen und Projektpartner

Prof. Dr. Wil van der Aalst, Lehrstuhl für Process and Data Science (PADS), RWTH Aachen

Prof. Gerhard Lakemeyer, Ph.D., Lehr- und Forschungsgebiet Knowledge Based Systems (KBSG), RWTH Aachen

PD Dr. Malte Persike (Gesamtprojektleitung), Center für Lehr-Lern-Services (CLS), RWTH Aachen

Prof. Dr. Kerstin Schneider, Wuppertaler Institut für bildungsökonomische Forschung (WIB), BUW

Dr. Simon Görtz, Dez. 6 - Studium, Lehre und Qualitätsmanagement, BUW

Prof. Dr. Maren Scheffel, Lehrstuhl für Educational Data Science (EDS), RUB

Prof. Dr. Sebastian Weydner-Volkmann, Lehrstuhl für Ethik der digitalen Methoden und Techniken (EDMT), RUB

Dr. Peter Salden, Zentrum für Wissenschaftsdidaktik (ZfW), RUB