HIKOF-DL

Das Projekt nutzt erprobte Regelungen, Methoden und Open-Source-Softwarelösungen, um ein kompetenzorientiertes Feedback für das digitale Lernen zu ermöglichen.

Projektdetails

Feedback ist ein zentrales Element aller Lernprozesse. Allerdings stellt die Skalierung von hoch informativem Feedback auf große Gruppen von Lernenden eine Herausforderung dar. An dieser Stelle setzt HIKOF-DL an. Das Projekt baut auf der reichhaltigen Expertise und Unterstützung der Society of Learning Analytics Research (SoLAR) auf und verwendet erprobte Regelungen, Methoden und etablierte Open-Source-Softwarelösungen. Diese werden mit aktuellen Methoden und digitalen Werkzeugen der psychometrischen Kompetenzdiagnostik verknüpft. Konkret wird die international etablierte Learning Analytics-Software OnTask mit der in Deutschland entwickelten KAT-HS-Assessment- Software zu einem neuen wirkungsmächtigen Open Source Tool für hoch informatives und kompetenzorientiertes formatives wie summatives Feedback kombiniert.

Das HIKOF-DL Projekt legt seinen Fokus auf die Weiterentwicklung bestehender Interventionen zur Verbesserung der Online-Lehre und deren Transfer in die Lehr- und Lernpraxis. Perspektivisch wird eine langfristige Etablierung von Künstlicher Intelligenz in der Aus- und Weiterbildung angestrebt. Das neu entstehende Feedback-System wird an der Goethe-Universität durch die Partner implementiert und in einer der größten und hinsichtlich der Teilnehmenden heterogensten Vorlesungen der Universität mit rund 1000 Studierenden evaluiert. Die Ergebnisse werden zweimal jährlich dem Beirat aus verschieden Unternehmen vorgestellt und auf dessen Anwendbarkeit im wirtschaftlichen Bereich bewertet. Damit liefern die Ergebnisse und Erfahrungen aus dem Projekt die Grundlage für den fundierten Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Online-Lehre in verschiedenen Bildungskontexten.

Das HIKOF-DL Projekt hat zum Ziel, Hochschulen und Firmen dabei zu unterstützen, Künstliche Intelligenz für die Online-Lehre gewinnbringend einzusetzen. In diesem Zusammenhang soll das Potential der durch die COVID-19-Pandemie rasant gewachsenen Datenbestände der Online-Lehre mittels Künstlicher Intelligenz analysiert und in hoch informatives und kompetenzorientiertes Feedback für Studierende umgewandelt werden. Dabei werden nicht grundständig neue Interventionen erforscht, sondern vielmehr etablierte Open-Source-Softwarelösungen von der internationalen Learning Analytics Community sowie aus erfolgreichen BMBF-Projekten miteinander kombiniert und in Anwendung gebracht. Neben den Antragstellern, Prof. Dr. Hendrik Drachsler (DIPF | Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungs-information) in Zusammenarbeit mit den Mitantragstellern Prof. Dr. Frey (Pädagogische Psychologie der Goethe-Universität Frankfurt) und Prof. Dr. Tillmann (studiumdigitale, der zentralen eLearning Einheit der Goethe-Universität), wird im Rahmen des Projekts ein Beirat aus Wissenschaft und Wirtschaft berufen, der die Anwendbarkeit der Technologien und des Wissens in der Praxis begleitet.

Showroom

Methodenkolloquium_210707

Methodenkolloquium_210707

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HIKOF_Beiratssitzung_6_9_21.pptx

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HIKOF_2. Beiratssitzung_24.1.22.pptx

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Gefördert durch

  • Hessisches Ministerium für Digitalisierung und Innovation
  • digitales.hessen DISTR@L
Digitale Technologie
Analytische InformationssystemeKünstliche Intelligenz (KI / AI)Web-Plattform
Anwendungsbereich
E-LearningWissenstransfer
Eingesetzte digitale Verfahren, Technik, Software und Methoden
Learning AnalyticsMoodleKompetenzbasiertes FeedbackData Mining
Landkreis, kreisfreie Stadt
Frankfurt am Main
Förderprogramm
Distr@l - Wissens- und Technologietransfer (FL 3)
Fördersumme
611.771,00 €
Förderzeitraum
1. Apr. 2021 - 15. Mai. 2024
Status
aktiv

Antragsteller

DIPF| Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation

Rostocker Str. 6
60323 Frankfurt am Main

zur Website

Ansprechpartner

Prof. Dr. Hendrik Drachsler

DIPF| Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation

Rostocker Str. 6
60323 Frankfurt am Main

+49 (0)69-24708-870
drachsler@dipf.de