Zum Themenschwerpunkt
Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz (KI) sowie die zunehmende Verfügbarkeit von Daten und Verarbeitungskapazitäten führen zu einem wachsenden Angebot von Assistenzsystemen in allen Lebensbereichen, so auch im Bereich der Hochschulbildung (de Witt, Rampelt & Pinkwart, 2020). Aktuell zeigen Anwendungen aus dem Bereich der benutzerfreundlichen generativen KI die Bandbreite an Möglichkeiten auf, die sich für eine Nutzung im Hochschulkontext ergeben (z. B. Gimpel et al., 2023; Mohr et al., 2023). Trotz der kontinuierlich wachsenden Zahl konkreter Anwendungen ist der derzeitige Forschungsstand zu Digitalen Studienassistenzsystemen (DSA), die sich regelbasierter KI-Methoden und Ansätzen maschinellen Lernens bedienen, noch überschaubar. In diesem Themenheft soll der thematische Raum Digitaler Assistenzsysteme aus theoretischer und praktischer Perspektive beleuchtet werden.
Hochschulbildung im digitalen Zeitalter kann aus einer neuen Perspektive als umfassendes Netz unterschiedlicher Bildungsangebote und -gelegenheiten begriffen werden, die potenziell weit über das traditionelle curriculare Studienangebot hinausgehen können. Das Suchen und Finden der jeweils passenden Bildungsangebote sind von zentraler Bedeutung. Aufgrund des enormen Umfangs an verfügbaren Möglichkeiten kommt digitalen Assistenten mit ihren Datenverarbeitungskapazitäten, die den menschlichen Kapazitäten in bestimmten Bereichen weit überlegen sind, eine wichtige Rolle zu. Daten aus heterogenen Datenquellen (z. B. Learning Management-System oder Onlinekurse) können beispielsweise durch Algorithmen der KI erschlossen und bedarfsgerecht für Lernende bereitgestellt werden.
Individuelle Angebote der Studienunterstützung, teils kommerziellen Ursprungs, werden international unter anderem in Form von mobilen Assistenzsystemen zur Verfügung gestellt, die Studierenden Orientierung in verschiedenen Bereichen des Hochschulalltags bieten sollen: Vorlesungsaufzeichnungs-Apps, To-Do-Apps, Lernaktivitäts-Tracker-Apps, Wiederholungs-Apps, Konzentrationstrainer, Prüfungsvorbereitungs-Apps und viele mehr. Auch auf nationaler Ebene, auf der der KI-Nutzung im Bereich der Hochschulbildung seit Jahren wachsende Bedeutung zukommt (Wannemacher & Bodmann, 2021), gibt es entsprechende Initiativen, darunter beispielsweise die Folgenden:
- Studienassistenzsystem gOPAL[1]
- § HAnS – das intelligente Hochschul-Assistenz-System[2]
- § DIAS – ein digitalen Helfer für Studierende[3]
- eDoer: KI-basiertes Personal Learning Tool der TIB Hannover[4]
- Siddata – ein Digitaler Studienassistent zur Individualisierung von Studienverläufen[5]
Im Kontext der Hochschulbildung im deutschsprachigen Raum zeigen zahlreiche Förderlinien des letzten Jahrzehnts einen deutlichen Bezug zum Einsatz von Daten- und KI-getriebenen Technologien in Studium und Lehre, die teilweise auch Unterstützungsangebote auf Grundlage von KI-Technologien umfassen können. Einschlägige Beispiele aus Deutschland sind die vier Ausschreibungslinien des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) zu den Themen „Wirksamkeit und Wirkungen aktueller Ansätze und Formate – Trends und neue Paradigmen in Didaktik und Technik“[6], „Innovationspotenziale Digitaler Hochschulbildung“[7], „Disziplin- und fachbezogene digitale Hochschulbildung“[8] und „Innovationen in der Hochschulbildung durch Künstliche Intelligenz und Big Data“[9].
Studierende wünschen sich dabei vielfach wenige, zentrale Tools für die Studienbegleitung. Dennoch verfolgen nur wenige der bislang verfügbaren, unterschiedlich anspruchsvollen Anwendungen einen breiteren Ansatz zur Unterstützung des studentischen Alltags. Leistungsfähige Studienassistenzsysteme, welche die Selbstorganisation des Studiums unterstützen und zu selbstreguliertem Lernen anregen, können potenziell den Erwerb von Kompetenzen und meta-kognitiven Fähigkeiten fördern.
Digitale Assistenzsysteme verarbeiten in der Regel Nutzer:innendaten, die idealerweise von einem souveränen Data Owner – das heißt einer studentischen Nutzerin oder einem studentischen Nutzer – bewusst zur Verfügung gestellt werden. Es besteht in diesem Zusammenhang nicht zuletzt auch ein großer Bedarf an theoretischen und praktischen Ansätzen im Bereich der Datenethik und der Vermittlung von Datenschutzkompetenz in Bezug auf den Einsatz datengestützter KI-Technologien in der Hochschulbildung (Ebeling, Koch & Roth-Grigori, 2012).
Ziel dieser Ausgabe ist es, praktische und theoretische Ansätze zu bündeln, die darauf abzielen, Studierende auf digitalem Wege bei der flexiblen Studiengestaltung und bei der Verfolgung individueller Bildungsziele zu unterstützen. Ein Fokus kann beispielsweise auf der Erschließung von vorhandenen Bildungsangeboten für Studierende mit Methoden der KI, mit Tools zur Studienplanung oder mit Chatbots mit Bildungsbezug liegen.
In diesem Call laden wir dazu ein, empirische Studien, Case Studies, theoretische Überlegungen, Erfahrungsberichte und Darstellungen laufender Projekte aus dem Bereich der Digitalen Studienassistenzsysteme mit der Fachöffentlichkeit zu teilen.
Folgende Leitfragen können als Anregungen genommen werden, sind aber keinesfalls erschöpfend:
- Inwiefern eröffnen Digitale Studienassistenzsysteme eine Möglichkeit für die Entwicklung neuartiger Lernkonzepte?
- Wie können digitale Assistenten die Datensouveränität Nutzender implementieren und für dieses Thema sensibilisieren?
- Wie können organisationale Grundlagen für die Verwendung relevanter Daten in Digitalen Studienassistenzsystemen geschaffen werden?
- Welche Hürden, Chancen und Fragen ergeben sich aus der Mensch-Maschine-Interaktion im Kontext der Hochschulbildung?
- Welche konkreten Bedarfe können über daten- und KI-gestützte Anwendungen im Bildungssektor abgebildet werden?
- Wie können Daten und Bildungsressourcen in maschinenlesbarer Form ausgetauscht und für Lernende erschlossen werden?
Bevorzugt werden Beiträge mit starkem Bezug zu Daten und KI-Technologien, ausgeprägtem Praxisbezug und umfangreichen Evaluationsmaßnahmen. Die untersuchten Assistenzsysteme sollen möglichst über einzelne Lehrveranstaltungen oder einfache digitale Tools hinausgehen. Wir freuen uns auf Beiträge, die die Thematik „Mit Digitalen Studienassistenzsystemen durchs Studium“ aus möglichst vielfältigen Perspektiven – darunter auch im Sinne einer kritischen Reflexion – betrachten und damit deren Einsatz, Entwicklung und Rolle im Rahmen des digitalen Wandels an den Hochschulen beleuchten.
Call for Papers: ZFHE 19/4 | Zeitschrift für Hochschulentwicklung