KI:edu.nrw geht in die zweite Runde

Das Ministerium für Kultur und Wissenschaft (MKW) des Landes Nordrhein-Westfalen gab im Rahmen der diesjährigen Learning AID-Tagung an der Ruhr-Universität Bochum (RUB) die Fortsetzung des Projekts KI:edu.nrw bekannt. Die umfangreiche Weiterförderung unter Konsortialführung des Zentrums für Wissenschaftsdidaktik an der Ruhr-Universität Bochum läuft von Anfang 2024 bis Ende 2026.

Große Neuigkeiten direkt zur Eröffnung

Gleich zu Beginn der Tagung verkündete Dr. Stefan Drees, Referatsleiter im Ministerium für Kultur und Wissenschaft, am Montag im Plenum die Weiterführung des Projekts KI:edu.nrw mit neuer Projektstruktur unter dem Dach der Digitalen Hochschule NRW (dh.nrw). Die zweite Phase des Projekts wird sich inhaltlich auf Künstliche Intelligenz, Learning Analytics und AI Literacy fokussieren.

Gemeinsam mit der Ruhr-Universität Bochum werden die RWTH Aachen und die HHU Düsseldorf an den Fokusthemen arbeiten. Ein wesentliches Projektziel ist die stärkere Verschränkung von generativer KI und Learning Analytics. Dr. Peter Salden, Leiter des Zentrums für Wissenschaftsdidaktik und Projektleiter von KI:edu.nrw, sagte:

„Die Weiterförderung bekräftigt die Relevanz der Thematik KI und Learning Analytics an Hochschulen und die hervorragende Arbeit unserer Teilprojekte. Besonders freue ich mich, dass wir nun noch mehr Hochschulen mit ins Boot holen können und die Themen mit starken Partnern zusammen weiter bearbeiten werden.“

Dr. Peter Salden

Neu ist auch, dass sich weitere Hochschulen in Form von Praxis- und Transferprojekten partnerschaftlich am Projekt beteiligen können. Der Vergabeprozess für die Praxis- und Transferprojekte wird in den nächsten Monaten ausgearbeitet und unter anderem hier im Blog bekanntgegeben.

Mehr über KI:edu.nrw

KI:edu.nrw arbeitet daran, wie Regeln, Konzepte, Prozesse und Technik für den Einsatz von KI und Learning Analytics in der Hochschulbildung ausgestaltet werden können. Das Projekt unterstützt so die Entwicklung einer „Datenkultur“ in den Hochschulen.

Außerdem leistet es einen Beitrag zur (Auf-)Klärung, was mit Daten im Bereich der Lehrentwicklung erreicht oder auch nicht erreicht werden kann, um Studierende besser zu beraten, ihnen individuellere Lernsettings zu bieten und die Lehre zu gestalten. Ein weiteres Thema des Projekts sind Sprachsoftware-Anwendungen aus dem Bereich des Natural Language Processing.

Aktuelles aus dem Projekt

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