Im Zentrum des Projekts steht das an der Technischen Universität München (TUM) entwickelte System tumtutor.ai, das im November 2024 gelauncht wurde und nun unter dem Namen OneTutor auch anderen Institutionen zur Verfügung gestellt wird. Das innovative Tool kombiniert Chat- und Quiz-Funktionen und erlaubt Studierenden, Fragen zu Vorlesungsinhalten zu stellen und gestellt zu bekommen und direkt KI-generierte Antworten zu erhalten. Die Resonanz ist überwältigend: Innerhalb von drei Monaten seit dem ersten Einsatz nutzen bereits über 3.000 Studierende das System, die mehr als 50.000 Chat-Nachrichten verschickt und über 100.000 Quizfragen beantwortet haben.
Bayern wird zum Reallabor für KI in der Lehre – zehn Innovationspartner beteiligt
Pünktlich zum Start des Sommersemesters an den Hochschulen erfolgt mit dem Projekt „AIffectiveness in Education“ ein Rollout des KI-Tutors über ganz Bayern hinweg. Dafür werden die technische Infrastruktur sowie Ressourcen etwa für die Unterstützung durch studentische Hilfskräfte bereitgestellt. Bereits jetzt sind neben dem bidt neun weitere Innovationspartner beteiligt:
- Die Ostbayerische Technische Hochschule Amberg-Weiden (OTH)
- Die Technische Hochschule Aschaffenburg
- Die Technische Hochschule Rosenheim
- Die Virtuelle Hochschule Bayern (VHB)
- Die Hochschule Weihenstephan-Triesdorf (HSWT)
- Die Universität Augsburg
- Die Universität Bayreuth
- Die Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU)
- Die Technische Universität München (TUM)
Die wissenschaftliche Begleitforschung koordiniert das bidt. Diese zielt darauf ab, die Auswirkungen von KI-gestützter Lehre auf den Lernerfolg in einem gesamtbayerischen Reallabor zu untersuchen.
Die außerordentliche Begeisterung der Studierenden für das KI-Assistenzsystem onetutor.ai im letzten Semester hat uns selbst überrascht und ist ein starkes Signal für das Potenzial dieser Technologie. Doch für eine fundierte Bewertung des Lernerfolgs brauchen wir belastbare wissenschaftliche Erkenntnisse. Mit diesem Projekt schaffen wir die Grundlage, um den echten Mehrwert von KI in der Lehre zu erfassen und zu optimieren. Wir freuen uns, dass sich so viele Partner angeschlossen haben, um am KI-Forschungs- und Hochschulstandort Bayern die Zukunft der Bildung proaktiv mitzugestalten.
Prof. Dr. Alexander Pretschner
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Wie lässt sich Lernerfolg messen? Untersuchung der Effektivität von KI-Assistenzsystemen
Das bidt wird in Zusammenarbeit mit den teilnehmenden Hochschulen Methoden zur Bewertung der Effektivität entwickeln, Nutzungsdaten auswerten und Feedback von Lehrenden und Studierenden systematisch erfassen. Ziel ist es, zu analysieren, ob sich durch den Einsatz von OneTutor die Noten verbessern, das Lernen nachhaltiger wird oder beispielsweise die Abbruchquoten in den Anfängervorlesungen sinken. Und, ob der Spaß am Lernen einen Einfluss auf den Bildungsfortschritt hat.
Die teilnehmenden Bildungseinrichtungen können das System in unterschiedlichen Fächern, Kursen und Semestern kostenlos einsetzen. Die Nutzung von onetutor.ai erfolgt anonym. Den Input dafür steuern die Dozierenden bei, auch kuratieren sie die Fragestellungen der KI; umgekehrt erhalten sie Einblick in häufig gestellte Fragen zu ihrer Vorlesung.
Theorie und Praxis vereint: KI-Tutor wurde von Studierenden für Studierende entwickelt
Eine erste Version des Systems entstand im Rahmen eines Studierendenpraktikums an der TUM. Die Initiative zur Professionalisierung des Assistenzsystems kam von den Lernenden selbst. Fünf Studierende entwickeln das Tool unter der Leitung von Professor Pretschner an dessen Lehrstuhl für Software & Systems Engineering der TUM weiter.
Das bayernweite Projekt soll eine Laufzeit von mindestens drei Jahren haben und einen entscheidenden Beitrag zum Einsatz und Nutzen von Künstlicher Intelligenz in der Hochschullehre leisten.
Ansprechpartner:innen
Pressekontakt
Leonie Liebich
Referentin Dialog, bidt
Wissenschaftlicher Ansprechpartner
Prof. Dr. Alexander Pretschner
Vorsitzender im bidt-Direktorium und Mitglied im Geschäftsleitenden Ausschuss | Professor für Software & Systems Engineering, Technische Universität München & Vorsitzender des wissenschaftlichen Direktoriums, fortiss
Der Beitrag Effektiver studieren mit KI: Bayerische Hochschulen erproben Lernerfolg von Künstlicher Intelligenz im Hörsaal erschien zuerst auf bidt DE.