Implementierung von KI-basiertem Feedback und Assessment mit Trusted Learning Analytics in Hochschulen (IMPACT) Teilprojekt Ethik, Datenschutz und KI in der formativen Beurteilung und Feedback

Auf einen Blick

Laufzeit
12/2021  – 11/2025
Förderung durch

Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt

Projektbeschreibung

Das Verbundprojekt IMPACT fördert die Verbesserung der Hochschulbildung durch den skalierbaren
Einsatz von Verfahren der Künstlichen Intelligenz zur (teil-)automatisierten Analyse von Texten. Entlang
des Student Life Cycles erhalten Studieninteressierte, Studieneinsteiger:innen und Studierende
textbasiertes, hoch informatives und personalisiertes Feedback in der Orientierungs- und Einstiegsphase,
im Studienverlauf (formatives Assessment) sowie zum Abschluss von Studienleistungen (summatives
Assessment).
Um datenschutzrechtliche und ethische Aspekte von Beginn an aktiv zu berücksichtigen, koordiniert die HU
die Einführung der Standards zu ELSI. Dabei werden vorhandene Verhaltenskodizes zu Trusted Learning
Analytics adaptiert, Maßnahmen zur datenschutzrechtlichen Prüfung von Software nach dem Privacy-by-
Design Ansatz etabliert, Datenmanagementpläne konzipiert und die Datengrundlage und Algorithmen auf
Bias in iterativen Zyklen überprüft.
Außerdem leitet die HU die Erweiterung bisheriger Assessment-Tools durch KI-Ansätze für textuelle
Analysen, um Lernende und Lehrende in formativen Assessment- und Feedbackprozessen zu
unterstützen. Der Fokus liegt auf der Anwendung hybrider KI-Verfahren, die durch reziprokes Lernen von
Mensch und KI erweitert werden sollen. Für dieses Vorhaben wird an eine bestehende Kooperation mit der
FernUniversität Hagen angeknüpft, um das formative Feedback durch didaktische Prinzipien begründet
weiterzuentwickeln und bereitzustellen. Zusätzlich unterstützt die HU die FUB und GU bei der Entwicklung
der KI-Verfahren im AP5 zum summativen Assessment. Darüber hinaus gewährleistet die HU die
Interoperabilität der verschiedenen Systeme und Methoden und schafft damit die Voraussetzung für
hochschulübergreifende Implementationen der im Projekt erarbeiteten KI-Verfahren, Software und Didaktik
für die Hochschullehre.