FAUstairs
Das Projekt FAUstairs (Formative Assessment for Universities: Strategic Application of Innovative Methods to Raise Study Success Rates) zielt darauf ab, den Studienerfolg durch innovative Assessmentmethoden und eine neue, auf Lern- und Fachkompetenzen ausgerichtete Lehrarchitektur gezielt zu fördern. KI-gestützte formative und summative Assessments unterstützen Studierende systematisch beim Kompetenzaufbau. Ein datenschutzkonformes Monitoring-System analysiert das Lernverhalten und ermöglicht didaktische Anpassungen durch Lehrende. Die Studierenden erhalten gezielt Rückmeldungen, die ihr fachliches Verständnis vertiefen und individuelle Fortschritte fördern. Ergänzend dazu werden die entwickelten Maßnahmen in die Studiengänge und damit in die Lehrarchitektur der FAU integriert.FAUstairs stützt sich auf drei Säulen: 1) didaktische Innovation durch ein Assessmentlab zur Entwicklung neuer Formate, 2) technische Innovation mittels KI-gestützter Digital Twins zur Datenerfassung, und 3) die Integration der neuen Lehrarchitektur in die Universitätsstrukturen und das IT-Ökosystem. Das Projekt identifiziert Handlungsfelder, erarbeitet gemeinsam mit allen Statusgruppen Lösungen und evaluiert den Erfolg laufend anhand von Studienerfolgsquoten und anderen Parametern.
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KI-basiertes Feedback für Freitexte und Diagramme
In diesem Projekt, welches auf dem Easy-Tutor Projekt von Freiraum 2022 aufbaut, soll unter Benutzung von Prompting-Technologien auf bekannten Sprachmodellen wie ChatGPT oder Mistral sowie eigenen KI-Modellen ein bestehendes intelligentes Tutorensystem (ITS) für SQL-, Excel- und Mathe-Aufgaben um die Feedback-Generierung für weitere Aufgabenarten erweitert werden: Textaufgaben mit wenigen Lösungsvarianten (z.B. Modellierungsaufgaben) und Freitextaufgaben sowie die Überprüfung von Seminar- und Abschlussarbeiten.Im ersten Fall erfolgt zuerst eine Harmonisierung und dann eine (semi)-automatische Klassifikation der Lösungsstrategien durch das ITS. D.h., wenn das ITS eine neue Lösungsstrategie entdeckt, reicht es diese zur Korrektur an Dozierende weiter. So lernt das ITS, neue Strategien zu bewerten. Mit der Zeit kann es dann immer selbstständiger den Studierenden Feedback geben, auch wenn sich die konkreten Formulierungen jedes Mal unterscheiden. Dieser Ansatz ist eine Verallgemeinerung des Ansatzes zur selbstlernenden Feedback-Generierung für SQL-Aufgaben [arXiv:2311.10730].Bei Seminar- und Abschlussarbeiten überprüft das ITS neben Formalkriterien (wie Zitierweise) die Struktur und den Aufbau der Arbeit (Ist eine Forschungsfrage erkennbar? Bauen die vom Sprachmodell erkannten Aussagen auf vorherigen Teilen der Arbeit auf? Gibt es ein Fazit, welches zur Forschungsfrage passt?). Dozierende können Feedback geben, nachdem viele strukturelle und formale Fehler schon beseitigt wurden.
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