Ein Interview mit Dr. Peter Salden über künstliche Intelligenz und Learning Analytics in der Hochschulbildung und das Projekt KI:edu.nrw an der RUB

Künstliche Intelligenz ist längst mehr als ein Forschungsthema – sie ist in vielen Anwendungen bereits Teil unseres Alltags. Autonomes Fahren, Sprachassistenz-Programme und automatisierte Produktionsvorgänge sind dafür nur einige Beispiele.

Der Hochschulbildung, die Menschen für den zukünftigen Arbeitsmarkt vorbereiten und zusätzlich Kompetenzen im Umgang mit neuen Technologien vermitteln soll, kommt bei diesen Entwicklungen eine zentrale Rolle zu. Darüber hinaus hat Künstliche Intelligenz aber auch Potential, Lehr- und Lernprozesse zu verbessern, indem sie beim Lernen entstandene Daten analysiert („Learning Analytics“). Über entsprechende Möglichkeiten informiert beispielsweise regelmäßig das Hochschulforum Digitalisierung.

Im Zentrum für Wissenschaftsdidaktik beschäftigen wir uns intensiv und in unterschiedlichen Vorhaben mit Künstlicher Intelligenz. Das größte Projekt ist das vom nordrhein-westfälischen Ministerium für Kultur und Wissenschaft geförderte Vorhaben „KI:edu.nrw – Didaktik, Ethik und Technik von Learning Analytics und Künstlicher Intelligenz in der Hochschulbildung“. Es wird sich noch bis Ende des Jahres 2023 mit aktuellen und für Hochschulen wichtigen Bereichen aus diesem Feld auseinandersetzen.

Wir haben mit dem Leiter des Zentrums für Wissenschaftsdidaktik und zugleich Projektleiter von KI:edu.nrw, Herrn Dr. Peter Salden, gesprochen und ihm einige Fragen zum Aufbau und Ablauf des Projekts gestellt.

Bild: ZfW, Julia Philipp

Frage: Herr Salden, im Projekt „KI:edu.nrw – Didaktik, Ethik und Technik von Learning Analytics und Künstlicher Intelligenz in der Hochschulbildung“ planen Sie die Sondierung und Konzeption von Möglichkeiten zum Einsatz entsprechender Software. Was könnte der Nutzen für die RUB sein?

 Dr. Peter Salden: Es gibt derzeit viele Ideen, wie KI-basierte Software in Hochschulen eingesetzt werden könnte. Ausgangspunkt ist immer die Annahme, dass man durch die Analyse von Studierendendaten aus den technischen Systemen der Universität Erkenntnisse darüber gewinnen kann, wo Studierende mit ihrem Studium aktuell stehen. Dieser Lernstand kann den Studierenden dann zurückgespiegelt werden. Wenn die Studierenden es möchten, können sie davon ausgehend auch gezielte Unterstützungsangebote erhalten. In Richtung Lehrende gedacht, können z. B. zusammengefasste Daten über den Lernstand einer Gruppe ebenfalls eine wertvolle Rückmeldung sein, weil die jeweiligen Lehrenden ihre Lehre auf Basis solcher Informationen anpassen können. Idealerweise hilft man Studierenden also unter Einbezug dieser Technik, einen für sie guten und erfolgreichen Weg durch das Studium zu finden.

Frage: Gibt es bereits Einsatzformen von Künstlicher Intelligenz an Hochschulen? Wie sieht der aktuelle Stand an Universitäten aus und wohin sollte es Ihrer Einschätzung nach zukünftig gehen?

Dr. Peter Salden: An Hochschulen gibt es derzeit viel Forschung zum Einsatz von KI für Bildungszwecke. Der praktische Einsatz in der Breite ist aber noch nicht gegeben, es gibt lediglich erste Transferaktivitäten und Praxisprojekte in spezifischen Bereichen. Solche Transferversuche stoßen aber auf Probleme, die von den technischen Systemen über Datenschutzkonzepte bis hin zu ethischen Fragestellungen reichen. Dennoch ist für mich klar, dass Datenanalysen Bildungsprozesse zukünftig stärker begleiten werden, so, wie sich dies ja beispielsweise auch im Gesundheitsbereich oder in der alltäglichen Internetnutzung vollzieht. Wir müssen deswegen an den Hochschulen jetzt die Rahmenbedingungen für einen sinnvollen und verantwortbaren Einsatz dieser Technik schaffen.

Frage: Welche Maßnahmen sind für die Umsetzung des Projekts geplant und welche RUB-internen Bereiche werden sich an der Erarbeitung und Erprobung beteiligen?

Dr. Peter Salden: Für den sinnvollen Einsatz von Learning Analytics gehen wir davon aus, dass dies nur bei Einbezug aller für die Lehre wichtigen Akteurinnen und Akteure einer Hochschule gelingt, darunter IT, Didaktik, Datenschutz, Qualitätsmanagement und Studienberatung. In all diesen Bereichen wird jetzt an der RUB die Relevanz des Themas für den jeweiligen Kontext sondiert. Sehr wichtig ist aber auch, als Hochschule im Rahmen der akademischen Selbstverwaltung eine Verständigung zu finden, wie man mit dem Thema überhaupt umgehen möchte. Unser Ansatz im Projekt KI:edu ist deswegen, in der RUB einen Dialog mit allen Beteiligten über Wünsche, Erwartungen und mögliche Bedenken oder Herausforderungen zu führen und daraus eine Learning Analytics Policy zu formen, d. h. eine Art Nutzungsrichtlinie. Hierfür wird das Projekt übrigens von einem Lehrstuhl der RUB aus Perspektive der angewandten Ethik begleitet.

Wirklich großartig finde ich die Vielfalt unserer Projektgruppe, die stark interdisziplinär angelegt ist: Die Mitglieder haben fachliche Hintergründe in Informatik, Didaktik, Ethik und Datenschutz, kommen aber auch aus Studienberatung und Qualitätsmanagement sowie für fachbezogene Pilotprojekte aus Medizin, Erziehungswissenschaft, Mathematik, Ingenieurwissenschaften und Neuroinformatik.

Frage: Ist das Projekt auch im Austausch mit Stellen außerhalb der RUB?

Dr. Peter Salden: Ja, das ist uns sogar sehr wichtig. Zum einen haben wir die RWTH Aachen als Partnerin unmittelbar in das Projekt eingebunden, denn die RWTH geht bei diesem Thema einen ähnlichen Weg wie wir. Wir geben uns zwischen den Projektteams gegenseitige Einblicke in die jeweils lokalen Arbeiten und möchten insbesondere bei der Entwicklung technischer Lösungen auch praktisch zusammenarbeiten. Darüber hinaus soll das Projekt seine Erkenntnisse im Sinne eines Pilotvorhabens für die nordrhein-westfälischen Hochschulen mit diesen teilen. Hierfür werden wir auf alle nordrhein-westfälischen Hochschulen zugehen und Austausch anbieten. Zum selben Zweck haben wir uns auch eng an die Digitale Hochschule NRW angelehnt, die derartige Transferprozesse zwischen den NRW-Hochschulen unterstützt.

Frage: Die Projektlaufzeit ist bis Ende 2023 angesetzt. Wie ist die zeitliche Strukturierung der Projektumsetzung geplant und gibt es bereits konkrete Handlungsschritte, die im Rahmen des Projekts erfolgen sollen?

Dr. Peter Salden: Die Projektgruppe hat sich in der ersten Projektphase in dem Themenfeld orientiert und für die Teilprojekte herausgearbeitet, welche Einsatzmöglichkeiten genauer betrachtet werden sollen. Gleichzeitig beginnt der inzwischen fertig geplante Dialogprozess in der RUB. Dieser wird u. a. aus Befragungen von Lehrenden und Studierenden, aus vertiefenden Fokusgruppen sowie öffentlichen Informations- und Diskussionsveranstaltungen bestehen.

Frage: Und was soll im besten Fall am Ende erreicht werden? Gibt es bereits ein erwünschtes Endprodukt, welches entstehen soll, und werden langfristige Ziele mithilfe des Projekts angestrebt?

Dr. Peter Salden: Für das Projekt erscheint mir grundsätzlich wichtig, möglichst offen heranzugehen. Nur so macht der dialogische Ansatz Sinn. Am Ende sollte aber eine klare Vorstellung entstanden sein, wie die RUB längerfristig mit Learning Analytics und KI-Software umgehen möchte. Falls diese Systeme eingesetzt werden sollen, sollte während der Projektlaufzeit auch ein klares Bild von den Umsetzungsoptionen entstanden sein. Wir möchten hier ganz konkrete Erfahrungen mit den nordrhein-westfälischen Hochschulen teilen können.

Frage: Welche Herausforderungen gilt es bis zum Start bzw. bei der Umsetzung des Projekts zu lösen und in welchen Bereichen sollte Ihrer Meinung nach vor allem auf Transparenz für Akteure*innen der RUB geachtet werden?

Dr. Peter Salden: Ich denke, dass wir das Projekt stark aus Perspektive des Nutzens für Studierende denken müssen. Worin dieser Nutzen konkret bestehen kann, müssen wir herausarbeiten und dabei gerade auch die studentischen Stimmen anhören und ernst nehmen.

Eine Herausforderung beim Thema Datenanalysen und KI ist, dass es bei vielen Menschen spontan negative Reaktionen hervorruft, da sie Assoziationen zu Überwachung und Fremdbestimmung durch Maschinen haben. Ich denke, dass wir mit einem nüchternen Zugang hier am weitesten kommen: KI-Software wird Studierende auch in Zukunft nicht vollautomatisiert durchs Studium lotsen, Menschen werden in Studium und Lehre noch genug selbst tun müssen. Wir können KI-Software und Learning Analytics am besten als einen weiteren Baustein verstehen, der uns bei der Gestaltung didaktischer Prozesse in der Wissenschaft helfen kann, sie uns aber nicht abnehmen wird.

Herr Salden, vielen Dank für das Interview und den spannenden Einblick in das neue Projekt. Wir wünschen Ihnen viel Erfolg bei der Umsetzung!

„Künstliche Intelligenz (KI; engl.  Artificial Intelligence, AI) ist ein Gebiet der Informatik, das sich ‚mit dem menschlichen Denk-, Entscheidungs-  und Problemlösungsverhalten beschäftigt, um dieses durch computergestützte Verfahren ab- und nachbilden zu können‘ (Bendel, 2020, 59). Künstliche Intelligenz wird alle Bereiche unseres menschlichen Lebens durchdringen und verändern. Der Grad der Veränderung wird zuweilen mit dem des Buchdrucks oder der Elektrizität verglichen. Autonome Gegenstände wie Roboter oder selbstfahrende Autos sollen uns Menschen von routinemäßigen oder gefährlichen Tätigkeiten entlasten, lernende Maschinen werden nicht nur Routinetätigkeiten übernehmen, sondern auch Entscheidungen treffen und Diagnosen stellen.

An Hochschulen wird Künstliche Intelligenz auch Studium und Lehre zukünftig wesentlich prägen und eingespielte Lernkulturen und Selbstverständnisse an Hochschulen verändern. Es handelt sich im Bereich der KI um Technologien, die gewaltige Datenmengen miteinander verbinden können, selbst lernfähig sind und von denen erwartet wird, dass sie Studierende wie Lehrende individuell unterstützen können. KI-Systeme in der Bildung übernehmen etwa Diagnosen zum Wissensstand und lassen sich beispielsweise für die Vermittlung von fachspezifischen Kompetenzen, die Empfehlung von Lerninhalten, die Darstellung des Wissensstands und der Kompetenzen von Lernenden, zur Unterstützung der Selbsteinschätzung durch gute Feedbacksysteme oder für die Anpassung von (unterstützenden) Maßnahmen an die Lernenden einsetzen.

Es gibt aber auch eine Reihe von Befürchtungen und kritischen Diskursen z. B. wegen zu erwartender Kontrollverluste über die eigenen Daten oder einer befürchteten Entmündigung des Menschen durch die Maschine. Darüber hinaus ist KI nicht nur ein Technologieversprechen, sondern auch eine Kompetenzanforderung. KI kann Hochschulbildung verändern und verbessern, Studierenden und Lehrenden neue Handlungsmöglichkeiten und Freiheitsgrade bieten. Diese Situation gilt es jedoch menschenzentriert, kompetent, informiert und reflektiert zu nutzen. Der breite Bedarf an KI-Kompetenzen und an einer Auseinandersetzung mit ethischen Fragestellungen beim Einsatz von KI in der Hochschulbildung ergibt sich insbesondere aus den Verschiebungen innerhalb des Mensch-Technik-Verhältnisses.  Aber je früher wir diese Verschiebungen wahrnehmen, desto eher können mögliche, durch KI verursachte, Fehlentwicklungen der Hochschulbildung aufgefangen und durch eine sensible Gestaltung der Mensch-Technik-Interaktion vermieden werden.“ (de Witt, Rampelt, Pinkwart (2020). Whitepaper/Oktober 2020. Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung. S. 8, zuletzt aufgerufen am 02.09.2021)

Wenn Sie, liebe Leser*innen, neugierig geworden sind und weitere Informationen über das neue Projekt erhalten wollen, kontaktieren Sie entweder direkt Herrn Dr. Salden oder den Projektkoordinator Jonas Leschke. Grundlegende Informationen finden sich zudem auf den Seiten der Digitalen Hochschule NRW.

Unsere Autorin

Daria Sauter (geb. Dick)

Neueste Beiträge