Projektlaufzeit:
1. Förderphase: Oktober 2018 - August 2022
2. Förderphase: September 2022 - September 2024

Projektpartner:

• Universität Leipzig (Prof. Dr. Heinz-Werner Wollersheim)
• Technische Universität Dresden (Prof. Dr. Thomas Köhler & Prof. Dr. Karl Lenz)
• Deutsches Forschungsinstitut für künstliche Intelligenz (DFKI) (Prof. Dr. Niels Pinkwart)
• Universität Halle (Prof. Dr. Pablo Pirnay-Dummer)
• Technische Universität Chemnitz (Prof. Dr. Dr. h.c. Wolfram Hardt)
• Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig (Prof. Dr. Martin Grüttmüller)
• Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (RWTH) (PD Dr. Ralf Klamma, Dr. Benedikt Hensen)

Förderung:

Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) 

Projektbeschreibung

Bei dem Projekt "Personalisierte Kompetenzentwicklung und hybrides KI-Mentoring - tech4compKI" (zweite Förderphase) handelt es sich um ein Verbundprojekt unter der Leitung der Universität Leipzig. Das Projekt verfolgt das Ziel, ein klassisches, individuell abgestimmtes Mentoring unter Zuhilfenahme von Data Analytics digital neu zu konzipieren, um die Vorteile von individuellem Mentoring für große Gruppen von Studierenden verfügbar zu machen. Das vom CeDiS der Freien Universität durchzuführende Teilvorhaben Datenanalyse und Implementierung zielt darauf ab, einerseits ein skalierbares digitales Mentoring-System mediendidaktisch und informationstechnisch zu konzipieren, pilotiert zu entwickeln und zu evaluieren und andererseits die hochschulorganisationalen Bedingungen zu eruieren, um ein digitales Mentoring-System nachhaltig an Hochschulen einsetzen zu können. Zur Annäherung an das klassische Mentoring sollen Daten (u.a. Learning Analytics, Administrative Analytics) aus unterschiedlichen bereits an der Freien Universität im Einsatz befindlichen Lehr-Lern- und Prüfungssystemen aufbereitet werden.

Das von der Freien Universität Berlin betreute Teilvorhaben „Datenanalyse und Implementierung“ nähert sich dem Thema digitaler Mentoring-Systeme auf vier Ebenen:

1. Didaktische Grundlagen von (skalierenden) Mentoring-Modellen: Auf dieser Ebene wird die Freie Universität Berlin in enger Abstimmung mit der Universität Leipzig den internationalen Forschungsstand von als Good-Practice bewährten Mentoring-Szenarien als Metaanalyse systematisieren und darauf aufbauend die didaktische Modellierung der als computergestützte Instrumente zu implementierenden Mentoring-Modelle erarbeiten.

2. Computergestützte Datenanalyse aus heterogenen Quellen: Auf dieser Ebene werden in enger Abstimmung mit der RWTH Aachen die Möglichkeiten der Datenextraktion und -analyse aus den an den Hochschulen bereits in massenhafter Verwendung befindlichen computergestützten Lern- und Prüfungssystemen analysiert und darauf aufbauend (Schnittstellen-)Konzepte zum Zusammenführen dieser verschiedenen Datenquellen entwickelt und prototypisch implementiert.

3. Computergestützte Mentoring-Werkzeuge: Auf dieser Ebene wird die Freie Universität in enger Abstimmung mit der TU Dresden den internationalen Stand computergestützt implementierter Werkzeuge, die sich für Mentoring eignen, als Metaanalyse systematisieren, um diese und das zu konzipierende didaktische Mentoring-Modell als Basis für die zu konzipierenden und prototypisch zu implementierenden computergestützten Mentoring-Werkzeuge zu verwenden.

4. Implementation in die Hochschulorganisation: Auf dieser Ebene wird die Freie Universität in enger Abstimmung mit der TU Dresden die Gelingensbedingungen ermitteln, die zu einem nachhaltigen und datenschutzkonformen Einsatz von computergestützten Mentoring-Systemen an Hochschulen führen.

Projektleitung (CeDiS)

• Alexander Schulz

Projektmitarbeitende (CeDiS)

• Maryl John 
• Son Phung The (SHK)