Freiraum 2023_Feedback based on Analytics of Teaching and Studying meets Individual Coaching (FANTASTIC)

Hintergrund des Projekts

Learning Analytics verwendet Datenspuren von Studierenden im Lernmanagementsystem zur Analyse der Lernmaterialnutzung und des individuellen Lernverhaltens. Es bietet dadurch das Potential, über KI-generiertes Feedback Durchfallquoten zu senken und den Studienerfolg zu erhöhen. Dies kann allerdings nur gelingen, wenn sowohl das Feedback von den Studierenden angenommen wird als auch damit verbundene Handlungsempfehlungen umgesetzt werden.

Da gerade bei Studienanfänger:innen das selbstregulierte Lernen häufig nicht ausgeprägt genug ist, braucht es für eine zielführende Veränderung ihres Lernverhaltens menschliche Unterstützung. Hier setzt das Peer Coaching an: Studierende werden zu Lernbegleitern qualifiziert, die (i) im Beziehungsaufbau geschult werden, (ii) eine Vielfalt an Coaching- und Lernmethoden an die Hand bekommen und (iii) dies zusammen mit dem KI-Feedback nutzen, um den Lernprozess individuell zu unterstützen.

Das Coaching liefert Zusatzinformationen über fachliche und methodische Schwierigkeiten, die wiederum genutzt werden, um differenziertes Lernmaterial anzubieten bzw. weiterzuentwickeln. Dadurch wird der fachlichen Heterogenität in MINT-Fächern begegnet und individuelle Lernpfade ermöglicht.

Projektziel

In einem Pilotversuch werden gerade erste Erfahrungen mit Learning Analytics gesammelt. Geeignete Datenspuren (Indikatoren), die Studierende beim Einsatz lernwirksamer Lehrformate wie Just-in-Time-Teaching im Lernmanagementsystem hinterlassen, werden in einem Modell mit den Prüfungsleistungen in Beziehung gesetzt. Das Modell wird mit Daten von Vorgängerkohorten trainiert und getestet und im Studienjahr 23/24 in einer Physiklehrveranstaltung als KI-generiertes Feedback- und Empfehlungstool zum Einsatz kommen.

Im Projekt FANTASTIC sollen

1. Das KI-Tool weiterentwickelt und verbessert werden und das Learning Analytics-Modell inklusive des daraus abgeleiteten Feedbacks für eine Erweiterung auf andere Lehrveranstaltungen angepasst werden,
2. die bestehende Qualifizierung für Tutor:innen (i) modularisiert werden, (ii) um neue Skills für das individuelle Coaching erweitert und (iii) an der Hochschule über das Projektende hinaus nachhaltig implementiert werden,
3. die Datenanalysen wie auch die Erfahrungen der Peer Coaches und der Lehrenden in die Entwicklung differenzierter Lernmaterialien für Studierende mit heterogenem Vorwissen einfließen, um insbesondere fachlich schwächere Studierende zu fördern und Studienabbrüchen entgegenzuwirken.

Ziel ist es, durch die Verbindung dieser drei Unterstützungsebenen zu einem Dreiklang, (i) möglichst viele Studierende zu motivieren, das KI-generierte Feedback anzunehmen, und (ii) sie fachlich und methodisch bei der individuellen Verbesserung ihres Lernverhaltens zu begleiten. Wenn dies gelingt, dann erleben die Studierenden nicht nur Selbstwirksamkeit, sondern profitieren langfristig von der erworbenen Fähigkeit des selbstregulierten Lernens, welche zunehmend wichtiger wird in der volatilen modernen Arbeitswelt.

Projektablauf

Folgende Vorgehensweise ist in den drei Unterstützungsebenen von FANTASTIC geplant:

1. Basierend auf den in dem Pilotversuch gemachten Erfahrungen und den Ergebnissen von begleitenden Studierendenbefragungen wird das Feedbacktool iterativ verbessert. Außerdem wird die Kompatibilität für hinsichtlich des Fachgebiets und der eingesetzten Lehrmethoden ähnlichen Kurse getestet und das Tool gegebenenfalls angepasst.
2. Die bestehende Qualifizierung für Fachtutor:innen muss erweitert werden, um den Lernbegleitern erforderliches Wissen im Bereich KI und Datenschutz an die Hand zu geben. Dafür wird ein modulares Konzept ausgearbeitet. Dieses wird in der ersten Projekthälfte getestet und evaluiert. Je nach Erfolg wird es dann in der zweiten Projekthälfte angepasst und eine strukturelle Verankerung angestrebt.
3. Ein enger Austausch zwischen den studentischen Coaches, den Projektmitarbeitenden und den Lehrenden liefert wertvolle Informationen, wo bzw. welche fachlichen Schwierigkeiten auftreten. Diese werden genutzt zur Aufbereitung differenzierter Lernmaterialien, um individuelle Lernpfade zu ermöglichen.

Innovation

Learning Analytics nimmt in Deutschland gerade Fahrt auf. Das Innovative am Projekt FANTASTIC ist, dass große Aufmerksamkeit darauf verwendet wird, wie das KI-generierte Feedback gegeben wird und mit welchen weiteren Unterstützungsangeboten es begleitet wird, damit es von den Studierenden gut angenommen und die Wirksamkeit erhöht werden kann. FANTASTIC soll dazu beitragen, wertvolle Erfahrungen zu gewinnen, ob und wie KI zu einer Verbesserung der Lehre beitragen kann.