Kontakt: Karina Avila

KI4TUK ist eine gemeinsame Initiative mit mehreren TUK-Fachbereichen. Ziel dieses Projekts ist die Nutzung künstlicher Intelligenz zur Unterstützung von Studierenden in der Studieneingangsphase von MINT-Studiengängen, um ihre Erfolgsaussichten zu erhöhen und die Abbruchquote zu senken. Um dieses Ziel zu erreichen, werden Algorithmen des maschinellen Lernens eingesetzt, um individualisierte Studien-/Verbesserungsempfehlungen zu generieren.

Das Projekt ist in zwei Phasen unterteilt:

Phase 1: Parallel zu den Vorlesungen erhalten die Studierenden wöchentliche Lernempfehlungen durch einen KI-Algorithmus, nachdem die Studierenden sogenannte Rapid Assessment Tests (RATs) in individuellen E-Portfolios gelöst haben.

Phase 2: Unterstützung der Studierenden während der Laborpraktika. In dieser Phase werden den Studierenden auf der Grundlage von Blickdaten KI-basierte zusätzliche Repräsentationen eingeblendet, um das Verständnis zu verbessern.

Das Projekt zielt insbesondere darauf ab, die folgenden lernerfolgsrelevanten Fähigkeiten zu stärken.

• Mathematische Fähigkeiten: Die mathematischen Fähigkeiten sind die Grundlage zahlreicher Konzepte in MINT-Studiengängen.
• Repräsentationskompetenz: Sie bezeichnet die Fähigkeit Informationen aus Repräsentationen, wie bspw. Graphen, zu extrahieren und zu interpretieren.
• Daten/Statistische Kompetenz: Dies ist die Grundlage für datengestützte Entscheidungsfindung.