Sichere, autonome und KI-basierte Systeme
Sichere, autonome und KI-basierte Systeme
Die digitale Transformation und der Ausbau cyber-physischer Systeme erfordern zunehmend kollaborative Lösungen und Mensch-Maschine-Interaktion. Cognitive Computing erhöht zugleich die Autonomie der Systeme (zum Beispiel autonome Fahrzeuge und Flugobjekte). Damit verbunden sind auch die Herausforderungen der Kommunikation und Schnittstellengestaltung zwischen den Komponenten und Systemen, die Datenerfassung und -analyse mittels Künstlicher Intelligenz (u.a. Big Data, Maschinelles Lernen) sowie die IT-Sicherheit.
Geforscht wird hierzu vor allem am Affective and Cognitive Institute (ACI), am Institute for Machine Learning and Analytics (IMLA), am Institute for Unmanned Aerial Systems (IUAS) und am Institut für verlässliche Embedded Systems und Kommunikationselektronik (ivESK).
Titel | KompiLe |
Kurzname | KompiLe |
Kurzbeschreibung | Eine besondere Herausforderung KI-gestützter Technologien liegt darin, technische, ethische, soziale sowie rechtliche Aspekte abzuwägen und auf dieser Basis optimale Lösungen für die Hochschulbildung zu finden. Deshalb verknüpft KompiLe das Lernen mit KI unmittelbar mit dem Lernen über KI, um so einen reflexiven Lernprozess zu ermöglichen. Das Projekt erarbeitet und untersucht, in wieweit KI Lernen als aktiven, konstruktiven und individuellen Prozess optimal unterstützt. Es wird hierzu eine intelligente, adaptive Lernumgebung exemplarisch erprobt, in der Lernpräferenzen, Erfahrungen und Lernstrategien genutzt werden, um personalisierte Lernvorschläge aus der großen Menge digitaler Lerninhalte zu präsentieren. Für ein umfassendes Setting wird der KI-gestützte Lernprozess begleitet durch Lernangebote zu KI-Inhalten, die curricular in das Studium eingebettet werden. Erwartet wird eine Verbesserung der Akzeptanz von KI, da KI-Kompetenzen Studierender systematisch gefördert werden. Die projektbegleitende Evaluation überprüft, inwieweit sich die Annahmen zur Verbesserung des Lernprozesse empirisch bestätigen lassen und liefert Erkenntnisse über Gelingensfaktoren des KI-Einsatzes zur Verbesserung der Lehre und des Lernens. Die beiden wichtigsten (interdisziplinären) Forschungsfragen des Projekts lauten: • Wie können KI-Methoden für personalisiertes Lernen unter Beachtung ethischer Leitlinien eingesetzt werden? • Wie können pädagogische Konzepte eingesetzt werden, um die KI-Kompetenz Studierender und Lehrender umfassend zu fördern? Methoden: • Wir untersuchen und evaluieren KI-Methoden, die für den Einsatz des personalisierten Lernens geeignet sind, passen sie anhand unserer Forschungsergebnisse für unsere Problemstellung an und optimieren ihren Einsatz. • Wir entwickeln, theoretisch und experimentell, vorhandene existierende pädagogische Konzepte weiter, und erforschen wie sie eingesetzt werden können, um die KI-Kompetenz Lernender zu fördern. Die Wissenschaftlichkeit des Projekts zeigt auch die Tatsache, dass momentan zwei Paper aus dem Projekt in der Reviewphase sind. Die Titel lauten: a) From LMS to LXP - Extending Moodle WithAdaptive Learning Features b) KI-Kompetenz fördern - Medienpädagogisches Making in der Hochschullehre |
Jahr der Einwerbung | 2021 |
Laufzeit Beginn | 01.12.2021 |
Laufzeit Ende | 30.11.2025 |
Projektleitung |
Christ, Andreas, Prof. Dr.
Sänger, Volker, Prof. Dr. Schmidt, Claudia, Prof. Dr. |
Fakultät | M |
Institut | IMLA |