KNIGHT – KI in der Lehre
Das Projekt KNIGHT an der HFT Stuttgart zeigt, wie Künstliche Intelligenz Lehre und Lernen neu gestaltet.
- Individuelle Lernpfade für Studierende
- Unterstützung Lehrender durch intelligente Systeme
- Kompetenzaufbau für einen verantwortungsvollen KI-Einsatz
Projektstruktur: Themen und Arbeitspakete
KNIGHT fokussiert sich auf die Integration Künstlicher Intelligenz in Lehre, Lernprozesse und Hochschulstrukturen.
Im Folgenden finden Sie die thematischen Schwerpunkte des Projekts und die entsprechenden Arbeitspakete (AP).
Ethikbezogene Arbeitspakete:
- AP 2.1 – 2.2: Konzeption ethischer Leitlinien für verantwortungsvollen KI-Einsatz.
Technische Arbeitspakete:
- AP 3.1 – 3.7: Infrastruktur, Visualisierung (Grafana), Datenmigration, Study Dean Cockpit.
- AP 4.1 – 4.4: Adaptive Testsysteme, KI-Integration in Moodle.
- AP5: Fachspezifische Umsetzung.
Kompetenzbezogene Arbeitspakete:
- AP 1.1 – 1.3: Kompetenzanalyse und Matrix.
- AP 6: KI-Zertifikate und Schulungsformate.
Evaluation & Transfer:
- AP 7: Begleitforschung, Evaluation, Verankerung.
- AP 8: Textgenerierende KI in der Lehre.
AP1
Entwicklung einer Kompetenzmatrix für KI
Erhebung und Strukturierung relevanter KI-Kompetenzen.
Mehr erfahren AP2
Formulierung ethischer Leitlinien
Grundkonzeption ethischer Rahmenbedingungen für KI.
Mehr erfahren AP3
Aufbau einer Learning-Analytics- und KI-Infrastruktur
Technischer Aufbau und Visualisierung von Analysedaten.
Mehr erfahren AP4
Implementierung Adaptiver Tests
Integration von Tests mit adaptiver Logik in Moodle.
Mehr erfahren AP7
Evaluation und Projektverankerung
Begleitforschung und Evaluation aller Maßnahmen.
Mehr erfahrenErkenntnisse
Erkenntnisse aus dem Projekt
- Publikationen
- Workshops & Events
- Repositories
- Verwendung der Ergebnisse
- Sonstiges
- Hirsch, S.; Traboulsi, S.; Uckelmann, D. (2025): Theory-Based Design of AI-Driven Virtual Training Systems. 6th International Conference on Artificial Intelligence in Education Technology (AIET), München. 29.-31.7.2025. (angenommen)
- Höpner, A.; Uckelmann, D. (2025): KI in wissenschaftlichen Schreibseminaren. dghd. 24.-28.3.2025. Frankfurt. (Vortrag)
- Uckelmann, D. (2025): Potential of XR-based Learning. XR-EXPO. 8.-9.5.2025. Stuttgart. (Vortrag)
- Schellhammer, L.; Waag, L.; Cumert, M.; Uckelmann, D. (2025): Schulungen im Industrial Metaverse. Industry 4.0 Science, 41 (2), S. 102-108.
- Arfeli, D.; Weber, M.; Uckelmann, D.; Popovic, T. (2025): Development of an AI Competence Matrix for AI Teaching at Universities. In Vidal, E.; Cukierman, U.; Auer, M. (Hrsg.) Advanced Technologies and the University of the Future, Springer.
- Hirsch, S.; Uckelmann, D. (2024): Effective Feedback Systems in Learning Analytics: Didactic and Psychological Foundations, Implementations, and Perspectives. IEEE International Conference on IT in Higher Education and Training. 6.-8. November 2024, Paris, Frankreich.
- Sharif, M.; Uckelmann, D. (2024): KNIGHT: Machine Learning Methods to Enhance Individualized Learning. In: Schlippe, T., Cheng, E.C.K., Wang, T. (Hrsg.) Artificial Intelligence in Education Technologies: New Development and Innovative Practices. AIET 2024. Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies, vol 228, S. 323-338. Springer, Singapore.
- Höpner, A.; Uckelmann, D. (2024): Implementing Generative AI in Academic Writing Seminars. Proceedings of the 16th annual International Conference on Education and New Learning Technologies (EDULEARN24), 1.-3.7.2024, Palma de Mallorca, Spanien. IATED.
- Pado, U.; Knebusch, A.; Mehmedovski, K. (2024): Computer-Based Methods for Adaptive Teaching and Learning. In Advanced Technologies and the University of the Future (pp. 297-317). Cham: Springer Nature Switzerland.
- Vintila, F. (2024): AVERT (Authorship Verification and Evaluation Through Responsive Testing): an LLM-Based Procedure that Interactively Verifies Code Authorship and Evaluates Student Understanding. 21st International Conference on IT Based Higher Education and Training (ITHET), Paris, France.
- Padó, U.; Eryilmaz, Y.; Kirschner, L. (2024): Short-Answer Grading for German: Addressing the Challenges. Int J Artif Intell Educ 34, 1321–1352.
- Sharif, M.; Munz, F.; Uckelmann, D. (2023): KNIGHT Learning Analytics Architecture for Betterment of Student Education. In: Schlippe, T., Cheng, E.C.K., Wang, T. (Hrsg.) Artificial Intelligence in Education Technologies: New Development and Innovative Practices. AIET 2023. Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies, vol 190. Springer, Singapore.
- Bhavasar, J.; Sharif, M.; Uckelmann, D. (2023): Enhancing Personalized Learning Experiences: Leveraging Multi-Modal Learning Analytics Dashboards. Proceedings of the 7th International Academic Conference on Education, London, 2023.
- 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
Masterarbeit (2024):
Enhancing Student Performance Through Personalized Learning Powered by Machine Learning. Erst Betreuer: Prof. Uckelmann
Masterarbeit (2024):
From Learning Analytics to Adaptive Learning Paths. Erst Betreuer: Prof. Uckelmann
Masterarbeit (2024):
The Impact of Artificial Intelligence on Enhancing Interactive Dashboard Performance for Personalised Learning, Erstbetreuer: Prof. Uckelmann
Masterarbeit (2022):
Android Application for Learning Analytics, Erstbetreuer: Prof. Uckelmann
Fortlaufend:
Nutzung der KI-Ethikleitlinie
Fortlaufend:
Nutzung der beschafften KI-Hardware (Server, Workstations) für Abschlussarbeiten
Fortlaufend:
Nutzung der beschafften KI-Hardware (Server, Workstations) für Abschlussarbeiten
Fortlaufend:
KI-Zertifikat (siehe
Website)
Fortlaufend:
Nachhaltiger Einfluss auf Programmierübungen an der HFT Stuttgart
Fortlaufend:
Nachhaltiger Einfluss auf Schreibseminare an der HFT Stuttgart
Fortlaufend:
Nachhaltiger Einfluss auf die Lehre zu KI an der HFT Stuttgart
Projektteam
Unser engagiertes Team
Prof. Dr.-Ing. Dieter Uckelmann
Professor / Wissenschaftlicher Direktor
Prof. Dr. Peter Heusch
Professor / Dekan
Prof. Dr. rer. nat. Michael Mommert
Professor
Prof. Dr. Tobias Popovic
Professor / Ethikbeauftragter der HFT Stuttgart
Prof. Dr. Alexander Rausch
Professor für Wirtschaftsinformatik
Prof. Dr. Ulrike Pado
Professorin
Dr. Tatyana Podgayetskaya
Akademische Mitarbeiterin
Dr. Sunita Hirsch
Akademische Mitarbeiterin
Dr. phil. Diana Arfeli
Referentin für Ethik
Tim Herbst
Teammitglied
Annegret Höpner
Akademische Mitarbeiterin
Niko Jochim
Teammitglied
Dipl.-Math. Konstanze Mehmedovski
Akademische Mitarbeiterin
Muddsair Sharif
Akademische Mitarbeiter
Dipl.-Ing. Florentin Vintila
Teammitglied
