Nun aber möchte ich Dr. Susanne Falk vom Bayerischen Staatsinstitut
für Hochschulforschung und Hochschulplanung begrüßen.
Und das ist jetzt quasi Ihre Aufgabe als Publikum, kräftig zu
applaudieren.
Frau Falk, kommen Sie gerne hoch.
Ich wollte gerade sagen, unser digitales Publikum wird ein bisschen
müde.
Aber nein, ich habe doch auch den Posenapplaus gesehen.
Ich bin beruhigt.
Frau Falk, Sie sind wissenschaftliche Referentin beim IAF.
Sie haben an der Universität Heidelberg Politikwissenschaften und
Soziologie studiert.
Und nicht nur in Heidelberg, sondern auch in Hamburg.
Da sind wir wieder.
Also Bayern, Hamburg, das funktioniert hier.
Beziehungsweise der Süden und Hamburg, das funktioniert.
Sie haben im Sonderforschungsbereich der DFG promoviert.
Und Ihre Forschungsschwerpunkte liegen in den Bereichen KI,
Digitalisierung an Hochschulen, internationale Studierende sowie
Studienerfolg in den MINT-Fächern.
Und Sie waren und Sie sind immer noch Projektleiterin mehrerer BMBF
-Projekte, unter anderem auch zu Studienerfolg und Studienabbruch ganz
wesentliche Themen.
Und Sie haben gesagt, KI revolutioniert die Hochschule dann, wenn Sie
über adaptives Lernen das Potenzial einer zunehmend heterogenen
Studierendenschaft heben und damit mehr Studierende zum Studienerfolg
führen.
Und damit Ihre Bühne.
Vielen Dank, Frau Leusing, für die freundliche Vorstellung.
Ich freue mich, dass ich heute hier sein darf, denn ich bin ja
sozusagen ein Kind aus der Region.
Die ersten 18 Jahre meines Lebens habe ich in Baden-Baden verbracht.
Deswegen habe ich auch sehr aufmerksam das letzte Bundesligaspiel
verfolgt.
KSC gegen Magdeburg 7 zu 0 war wirklich beeindruckend, muss ich sagen.
Fußball und KI, da gibt es gewisse Gemeinsamkeiten.
Beides bewegt die Gemüter.
Aber es kommt so ein bisschen auch auf die Perspektive drauf an, mit
der wir uns sozusagen auseinandersetzen mit dem Thema.
Und meine Perspektive ist die der Hochschulforschung.
Das heißt, ich schaue nicht aus der Perspektive der Lehrenden oder des
Lehrenden darauf, auch nicht aus der Politik oder Wirtschaft, sondern
aus der Forschung.
Und da versuchen wir natürlich mehrere Perspektiven zusammenzubringen.
Und in meinem Statement möchte ich eine Brücke bauen zu den Themen KI,
adaptives Lernen, Studienerfolg.
Und im Endeffekt schauen wir natürlich auch ein bisschen auf den
Outcome.
Unser Ziel ist es, Studierende an Hochschulen ideal zu fördern.
Und da ist natürlich eine sehr naheliegende Fragestellung, ob KI da
eine mögliche Lösung sein kann.
Wir sind da noch sehr am Anfang.
Es gibt, wie jetzt gerade auch erwähnt wurde, erste Studien, die
teilweise in ganz unterschiedliche Richtungen gehen.
Und ich möchte das Statement jetzt nutzen, um auf vier Bereiche
einzugehen.
Zum einen kann KI über adaptives Lernen Studienerfolg und
Studienfortschritt fördern.
KI kann eingesetzt werden, um prädiktiv Studien- und Prüfungserfolg zu
prognostizieren.
KI kann interaktives Lernen auch ermöglichen.
Und zu guter Letzt, KI ist auch eine riesige Chance für uns, um
inklusives Lernen zu fördern und zu unterstützen.
Warum geht dieser starke Fokus auf Studienerfolg?
Weil wir, glaube ich, jetzt heute im Jahr 2024 nochmal in einer
anderen Situation sind.
Wir sind hier im KIT mit Schwerpunkt auch auf MINT-Fächer, Mathematik,
Naturwissenschaften, Ingenieurwissenschaften.
Und wir beobachten einen Trend zu sinkenden Studienanfängerzahlen in
den MINT-Fächern.
Und da gibt es natürlich schon erste Vermutungen, warum wir vor dieser
Entwicklung stehen.
Wir haben teilweise in den universitären Bachelor-Studiengängen in den
Naturwissenschaften Abbruchquoten von 50%.
In den Ingenieurwissenschaften liegen wir ungefähr bei 30%.
Das ist zu hoch.
Da würden Sie mir alle hier zustimmen.
Und die Frage ist, kann KI helfen?
Hier würde ich meinen, dass wir in der gesamten Hochschulbildung in
den letzten 100, 150 Jahren immer ein Konzept gefahren haben, dass
Studierende gleichmacht.
Wir gehen noch viel zu wenig auf die unterschiedlichen Vorkenntnisse
der Studierenden ein.
Wir setzen gleiche Standards für alle, aber wir vergessen, dass die
Studierendenschaft immer heterogener wird.
Das liegt nicht nur an der Internationalisierung.
Wir haben immer mehr internationale Studierende.
Wir haben die Hochschulen geöffnet in den letzten Jahren.
Nicht alle Studierende bringen eine klassische
Hochschulzugangsberechtigung mit.
Wir müssen sozusagen die Studierenden da abholen, wenn sie an die
Hochschule kommen.
Und da kann insbesondere adaptive Lerntechnologie, da gibt es
verschiedene Systeme.
Alex beispielsweise kann helfen, um bestimmte Lücken zu füllen und um
Studierende gezielt zu unterstützen.
Das war der erste Punkt.
Adaptiv.
Prädiktiv.
Das sind im Prinzip die Verfahren, die schon seit Längerem eingesetzt
wurden über Machine Learning Methoden, wie man individuelle
Studienerfolge prognostizieren kann.
Das sind nicht nur Daten, die an den Hochschulen vorliegen zum
Prüfungserfolg, zu den erreichten ECCS-Punkten, sondern man kann die
Daten quasi auch kombinieren mit anderen.
Und da gibt es schon relativ gute Erfahrungen, wie man Studienerfolge
in den ersten Semestern tatsächlich prognostizieren kann und wie man
auch Studierende gezielt ansprechen kann, um sie in bestimmten
Bereichen, wo sie leistungsschwächer sind, zu fördern.
Der dritte Bereich ist interaktiv.
Gerade in den Naturwissenschaften zeigt die Forschung der letzten 20
Jahre, dass aktivierende Lehr- und Lernmethoden zentral sind für
Prüfungserfolg, für Studienerfolg.
Und da spielt natürlich auch so etwas mit rein wie Feedback und
Interaktion.
Und das kann, denke ich, und muss nicht immer der Lehrende sein.
Das muss nicht der Tutor in Person sein, sondern das können auch
Chatbots sein.
Wir haben heutzutage jetzt unglaubliche Möglichkeiten, wie wir
Lehrbücher in Chatbots quasi einlesen können, um gezielt Fragen zu
stellen.
Immer mehr Universitäten experimentieren auch mit Chatbots, Studien
begleitend für ihre Kurse, beispielsweise die IU mit dem Chatbot
Zuntea.
Und das sind, denke ich, einfach mal Wege, über die wir nachdenken
sollten, die wir uns genau anschauen sollten, was es da für eine
empirische Evidenz gibt in den nächsten Jahren, ob diese Wege, die wir
einschlagen, auch erfolgreich sind, um den Studienerfolg zu fördern.
Und der letzte Bereich, das ist das inklusive Lernen.
Ich denke, da gibt es auch unglaubliche Fortschritte.
Aber mein Schlussstatement sozusagen ist jetzt vonnöten, weil ich
schon ein Zeichen bekommen habe.
Mein Schlusssatz wäre tatsächlich, KI ist nicht der bessere Lehrer,
aber er könnte der bessere Coach sein, um das Potenzial vieler
Studierende zu heben und damit mehr Studierende zum Studienerfolg zu
begleiten.
Vielen Dank.
Wir haben schon ganz viel zu Chancen von KI in der Hochschullehre
gehört.
Gerne nachher nochmal mehr dazu.