KI in der Lehre – Zukunft jetzt gestalten

Entdecke, wie das Projekt KNIGHT mit 1,9 Mio. € Förderung Lehre und Lernen transformiert.

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KNIGHT

KNIGHT ist ein innovatives Forschungsprojekt an der HFT Stuttgart, das darauf abzielt, Lernprozesse durch Automatisierung zu verbessern und administrative Aufgaben für Lehrende zu reduzieren.

Hauptziele:

Individualisierung der Lernprozesse der Studierenden.
Unterstützung der Lehrenden bei ihren Betreuungsaufgaben.
Aufbau von Kompetenzen für den effektiven und ethischen Einsatz von KI-Technologie.

Das Projekt arbeitet mit dem ZeDFLoW für digitale Bildung und dem ZNWM für ethische und rechtliche Standards zusammen.

Wir entwickeln Kompetenzrahmen, KI-Maßnahmen und Feedbackprozesse und sorgen gleichzeitig für die Einhaltung ethischer Richtlinien und den Schutz von Daten.

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Arbeitspakete

Sieben Arbeitspakete bilden das Fundament unseres Forschungsvorhabens. Sie sind interdisziplinär angelegt und eng miteinander verzahnt.

Entwicklung einer Kompetenzmatrix für KI

In diesem Arbeitspaket wird eine interdisziplinäre Kompetenzmatrix für KI-Kompetenzen in der Hochschulbildung entwickelt. Sie dient als Orientierungshilfe für die Lehre und wird mithilfe von Learning Analytics validiert.(Leitung: Prof. Uckelmann)

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Formulierung ethischer Leitlinien

Es wird ein ethischer Werterahmen für den Umgang mit Künstlicher Intelligenz in der Hochschulbildung entwickelt. Ziel ist die Erstellung von konkreten ethischen Leitlinien, die auf die praktische Anwendung von KI ausgerichtet sind. (Leitung: Prof. Popović)

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Aufbau einer Learning-Analytics-Infrastruktur

In diesem Arbeitspaket wird die technische Infrastruktur für Learning Analytics und KI-gestützte Werkzeuge entwickelt. Dazu gehören Prototypen wie ein Digital Educational Mirror und ein Digital Assistant für Interaktionsanalysen. (Leitung: Prof. Uckelmann, Prof. Rausch)

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Implementierung adaptiver Tests

Leistungsadaptive Tests werden entwickelt, die KI-gestützte Methoden zur automatischen Bewertung von studentischen Antworten und Vorhersage des Schwierigkeitsgrads nutzen. Ziel ist es, diese Tests in verschiedene Studiengänge zu integrieren. (Leitung: Prof. Padó)

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Fachspezifische Umsetzung in der Programmierung

Dieses Arbeitspaket entwickelt individuelle Lernpfade für Studierende, die durch KI-gestützte Anpassungen die Programmierfähigkeiten fördern. Die Aufgaben und Tests werden auf unterschiedliche Leistungsniveaus zugeschnitten. (Leitung: Prof. Heusch)

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Stärkung der KI-Kompetenz bei Lernenden und Lehrenden

In diesem Arbeitspaket werden Weiterbildungsangebote für Studierende und Lehrende entwickelt, um die KI-Kompetenz an der Hochschule zu stärken. Dabei werden sowohl technische als auch ethische Aspekte der KI behandelt. (Leitung: Prof. Popović)

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Einsatz textgenerierender KI in der Lehre

Dieses Arbeitspaket untersucht den didaktisch reflektierten Einsatz von KI-Systemen wie ChatGPT in Schreibseminaren und Programmiermodulen. Ziel ist es, Lernmodule zu entwickeln, die den kritischen und produktiven Umgang mit generativer KI fördern.

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Evaluation und Projektverankerung

Das Arbeitspaket konzentriert sich auf die Evaluation der entwickelten Ansätze und deren Dissemination. Ergebnisse werden durch Workshops und eine Abschlusskonferenz verbreitet und für eine potenzielle Integration in den Lehrplan vorbereitet.

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Erkenntnisse

Erkenntnisse aus dem Projekt

Publikationen
Workshops & Events
Repositories
Verwendung der Ergebnisse
Sonstiges

Pado et al. (2025): Vortrag beim Workshop "Adaptives Lernen in der Hochschulbildung" an der Uni Ulm
Uckelmann (2024): Vortrag an der Hochschule Ulm: Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung – ein Erfahrungsbericht
Pado et al. (2024): Ringvorlesung: KI-Unterstützung für Tests und Korrektur bei GHD