Evangelische Hochschule Nürnberg
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Im BMBF-Verbundprojekt HAnS entwickeln und implementieren neun Hochschulen sowie drei hochschulübergreifende Einrichtungen ein intelligentes Hochschul-Assistenz-System als Open-Source-Lösung. Videobasierte Lehrmaterialien werden verschriftlicht und durch eine Indexierung Stichwortsuchen ermöglicht; geplant ist, über einen KI-Tutor automatisiert Übungsaufgaben zu generieren. Studierende sollen so in ihrem Selbststudium digital unterstützt werden. Die technische Entwicklung wird interdisziplinär – auch sozialwissenschaftlich und pädagogisch – begleitet und in einem iterativen Vorgehen evidenzbasiert entsprechend Design-Based-Research angepasst. Wissen und Wertesystem der Anwender*innen, Didaktik, Ethik, Akzeptanz und Datenschutz werden dabei im Entwicklungsprozess einbezogen.
This paper presents the ongoing development of HAnS (Hochschul-Assistenz-System), an Intelligent Tutoring System (ITS) designed to support self-directed digital learning in higher education. Initiated by twelve collaborating German universities and research institutes, HAnS is developed 2021–2025 with the goal of utilizing artificial intelligence (AI) and Big Data in academic settings to enhance technology-based learning. The system employs AI for speech recognition and the indexing of existing learning resources, enabling users to search and compile these materials based on various parameters. Here, we provide an overview of the project, showcasing how iterative design and development processes contribute to innovative educational research in the evolving field of AI-based ITS in higher education. Notwithstanding the potential of HAnS, we also deliberate upon the challenges associated with ensuring a suitable dataset for training the AI, refining complex algorithms for personalization, and maintaining data privacy.
Im Initiativprogramm BayernMINT fördert der Freistaat Bayern Maßnahmen zur Senkung der Studienabbruchquoten. An der Technischen Hochschule Nürnberg wird ein regelgeleiteter Chatbot als niedrigschwellige Kommunikationstechnologie zur Lernunterstützung konzipiert und implementiert. Auf Grundlage der Ergebnisse eines testpsychologisch fundierten Allgemeinen Studierfähigkeitstests unterstützt dieser Chatbot Studieninteressierte und vor allem Studienanfänger:innen individuell bei ihren Lernaktivitäten. Winkler und Söllner (2018) zeigen, dass der Einsatz von Chatbots einen signifikant positiven Einfluss auf den Lernerfolg verspricht. Nach erfolgreicher Pilotphase soll die Lehrinnovation in den Regelbetrieb an der Technischen Hochschule Nürnberg übernommen werden. Im aktuellen Chatbot werden KI-Technologien zum Verstehen natürlicher Sprache verwendet. Darüber hinaus bietet der Einsatz von KI weitere Potenziale für die Hochschulbildung, wie z.B. KI-ba-sierte Analysen der Kompetenzen von Studieninteressierten als Grundlage für Empfehlungen für die Studiengangspassung.
Die Frage nach der Wirkung der eigenen Arbeit wird auch innerhalb von Stiftungen immer bedeutsamer. Hierbei kann die Wirkung der eigenen Stiftungsarbeit untersucht werden, bei fördernden Stiftungen aber auch die Förderung wirkungsorientiert ausgestaltet werden. In diesem Beitrag werden Methoden vorgestellt, wie man sich der Frage nach der eigenen Wirkung annähern kann und es wird ein Ausblick gegeben, wie eine empirische Erfassung von Wirkung und Wirksamkeit in der Praxis umgesetzt werden kann.
Die Diskussion um Wirkungen und Wirksamkeit von Angeboten und Leistungen wird stark geprägt durch eine Debatte
um die Möglichkeiten der Erfassung von Wirkungen. Etwa wird infrage gestellt, ob Wirkungen in der Praxis der Sozialen Arbeit überhaupt messbar sind. Im Beitrag werden Perspektiven und Grenzen bei der Anwendung verschiedener Forschungsdesigns diskutiert. Wirkungsplausibilisierung wird als Methode vorgestellt, um belastbare und gleichzeitig praxisgängige Aussagen über die Wirkungen Sozialer Arbeit zu ermöglichen.