KI:edu.nrw

Wie können Lerndatenanalysen an Hochschulen in Nordrhein-Westfalen eingesetzt werden? Welche Möglichkeiten bietet Generative Künstliche Intelligenz (KI) für Studium und Lehre? Welche Kompetenzen und Voraussetzungen werden für Umgang und Einsatz beider Technologien benötigt? Welche ethischen Fragen sollten sich Hochschulen in diesem Kontext stellen? Mit diesen und anderen Fragen beschäftigen wir uns im Projekt KI:edu.nrw.

Worum es im Projekt geht

Projektziele

In der zweiten Förderphase von KI:edu.nrw sollen, aufbauend auf den Erfahrungen der ersten Förderphase, die praktischen Voraussetzungen für Learning Analytics an Hochschulen in Nordrhein-Westfalen geschaffen werden. Darüber hinaus rücken die Aktivitäten um Generative Künstliche Intelligenz (KI) in der Hochschullehre noch stärker in den Projektfokus, wobei neben lehrpraktischen Themen auch die Synthese mit Learning Analytics sondiert wird.

Unser Verbund

Zur Erreichung dieser Ziele bündelt das nun unter dem Dach der Digitalen Hochschule NRW geförderte Projekt in der zweiten Phase durch die Zusammenarbeit im Konsortium von Ruhr-Universität Bochum (Konsortialführerin, Projekt angesiedelt am ZfW), Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen und Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf die Expertise aus unterschiedlichen Vorarbeiten über KI:edu.nrw hinaus.

Förderung

Die zweite Phase wird vom Ministerium für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-Westfalen unter dem Dach der Digitalen Hochschule NRW gefördert. Förderzeitraum: 01.01.2024 – 31.12.2026.

Mitmachen

Durch einen projekt-integrierten Fördermechanismus im Rahmen von Praxis- und Transferprojekten werden zeitweise weitere Hochschulen dem Konsortium angehören.

Zur Projekt-Webseite

Projektbeteiligte

Die RUB ist Konsortialführerin und für die Projektkoordination verantwortlich. Beheimatet ist das Projekt am Zentrum für Wissenschaftsdidaktik. Inhaltlich werden die Themen Generative Künstliche Intelligenz und Ethik an der RUB bearbeitet.

An der RWTH Aachen am Center für Lehr- und Lernservices werden der Schwerpunkt Learning Analytics sowie das Querschnittsthema Studienberatung bearbeitet. Ein Fokus liegt auf der Weiterentwicklung von POLARIS.

Die Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf ist die jüngste Projektpartnerin. Das Heine Center for Artificial Intelligence and Data Science (HeiCAD) arbeitet im Rahmen von KI:edu.nrw am Querschnittsthema AI Literacy.

Förderung

Die Themenfelder von KI:edu.nrw

Learning Analytics

Während der ersten Projektphase wurde mit POLARIS ein datenschutzkonformes Open-Source-Learning-Analytics-System für die Hochschulen praktisch entwickelt und in einer geschützten Umgebung pilotiert. In der zweiten Phase soll das System kursunabhängig weiterentwickelt und für den Betrieb an den Regelsystemen der Hochschulen vorbereitet werden. Darüber hinaus bieten wir individuelle Beratung zu dem Thema für alle Hochschulen in NRW an.

Generative KI

Generative KI hat sich während der ersten Projektphase als fester zu berücksichtigender Bestandteil der Hochschullehre entwickelt. Im Projekt werden wir daher weiter Lehrende und Hochschulen zu Möglichkeiten des Einsatzes informieren und schulen. Dafür möchten und müssen wir auch die fachkulturellen Unterschiede im Umgang mit generativer KI durch unterschiedliche Austauschformate herausarbeiten und verstehen.

Querschnittsthemen

Querschnittsthemen in dieser Phase sind AI Literacy, Ethik und Studienberatung. Die ethische Begleitung im Projekt zu Learning Analytics soll in dieser Phase um die Perspektive auf generative KI erweitert werden. In der Studienberatung wird die Rolle von Learning Analytics zur Beratungsunterstützung sondiert. Neu ist das Querschnittsthema AI Literacy, in dem wir auch in Zusammenarbeit mit den etablierten Institutionen im Feld ein (individuelles) Beratungsangebot für NRW schaffen wollen.

Vernetzung & Dialog

Auch in dieser Phase stellt wieder die Vernetzung und Informierung der Hochschulen in NRW zu den Projektthemen einen zentralen Projektauftrag dar. Neben der Weiterführung der etablierten jährlichen Veranstaltungen (Learning AID und KI-Vernetzungstreffen) werden die Projektmitarbeitenden auch weiterhin individuell und in Gremien informieren.

Praxis- & Transferprojekte

Durch ein neues projektintegriertes Ausschreibungsverfahren haben zudem weitere Hochschulen im Rahmen von Praxis- und Transferprojekten die Möglichkeit, zeitweise Teil des Konsortiums zu werden.

Kontakt

Sie haben Fragen oder benötigen Unterstützung? Kontaktieren Sie uns gerne!

Robert Queckenberg

Robert Queckenberg

Stabsstelle Strategische Lehrprojekte

+49 234 32 19523

FNO 02/39

robert.queckenberg@rub.de

Projektkoordination KI:edu.nrw, Organisation Learning AID

Nadine Lordick

Nadine Lordick

Schreibzentrum

+49 234 32 28646

FNO 02/32

nadine.lordick@rub.de

KI-gestütztes Schreiben, KI:edu.nrw

Sarah Görlich

Sarah Görlich

eLearning (RUBeL)

+49 234 32 29187

FNO 02/82

sarah.goerlich@rub.de

zfw-elearning@rub.de

Mediendidaktik Generative KI bei KI:edu.nrw, OER, eTeam Digitalisierung

Jessica Dudde

Jessica Dudde

Stabsstelle Strategische Lehrprojekte

+49 234 32 29186

FNO 02/84

jessica.dudde@rub.de

Öffentlichkeitsarbeit für das ZfW & für das Projekt KI:edu.nrw, Organisation Learning AID

Diana Meier

Diana Meier-Haverkorn

Stabsstelle Strategische Lehrprojekte

+49 234 32 22141

FNO 02/79

Diana.Meier@ruhr-uni-bochum.de

Öffentlichkeitsarbeit KI:edu.nrw, Organisation Learning AID

Stephanie Merten

Stephanie Merten

Stabsstelle Strategische Lehrprojekte

+49 234 32 29739

FNO 02/84

stephanie.merten@rub.de

Öffentlichkeitsarbeit KI:edu.nrw, Organisation Learning AID

Jonas Leschke

Jonas Leschke

Leitung der Stabsstelle Strategische Lehrprojekte

+49 234 32 26416

FNO 02/79

jonas.leschke@rub.de

Dr. Peter Salden

Dr. Peter Salden

Leitung des Zentrums für Wissenschaftsdidaktik

+49 234 32 22770

FNO 02/38

peter.salden@rub.de

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Mehr Informationen zum Projekt und aktuelle Neuigkeiten gibt es auf der Projektseite.

Learning AID

Die Learning AID ist die inhaltlich spezialisierte Fachtagung rund um Learning Analytics, Artificial Intelligence und Data Mining in der Hochschulbildung im deutschsprachigen Raum.

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