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WG 5 – Learning Booster für Studierende

Worum geht es?

Die WG 5 entwickelt KI-gestützte Lernhilfen, die Studierende gezielt in ihrem Studium unterstützen. KI-Assistenten sollen Studierenden Fragen beantworten, Lerninhalte verständlich aufbereiten und zur kritischen Auseinandersetzung mit den Lehrinhalten anregen. Ziel ist es, eine innovative digitale Unterstützung zu schaffen, die personalisiertes Lernen ermöglicht und Studierende flexibel im Studienalltag begleitet. Zur Aufgabe der WG 5 gehört zudem die Qualitätssicherung sowie die Reflexion des Einsatzes von KI-Assistenten mit Fokus auf die studentische Perspektive.

Bei Interesse oder Fragen melden Sie sich gerne bei Prof. Dr. Maren Baumhauer, Institut Berufliche Bildung und Digitalisierung (T-EXK1), unter: maren.baumhauer(at)tuhh(dot)de

Ziele & Vorgehen

Die Arbeit der WG 5 gliedert sich in vier Phasen: In Phase 1 werden das Verständnis der (technischen) Anforderungen geklärt und die Entwicklungsziele definiert. In Phase 2 erfolgt die iterative Entwicklung und praktische Erprobung der KI-gestützten Lernhilfen. Phase 3 umfasst die Bewertung der Qualität und Akzeptanz sowie die Ableitung von Optimierungsmaßnahmen. Phase 4 fokussiert die potenziellen Ausbaumöglichkeiten, die Ableitung von Empfehlungen und die Verstetigung. Die Phasen sind nicht als lineare Abfolge zu verstehen, sondern als übergeordnete Entwicklungsabschnitte, innerhalb derer wiederholte Anpassungs- und Reflexionsschleifen stattfinden.

 

Phase1: Konzeptions- und Anforderungsphase
  • Ziele und Erfolgskriterien definieren

  • Qualitätsanforderungen festlegen

  • Technische und organisatorische Rahmenbedingungen analysieren

  • Experimentierumgebung kennenlernen

  • Bedarfe der Studierenden einbeziehen (Befragungsergebnisse WG 6)

  • Anwendungsfälle priorisieren

Phase 2: Entwicklungs- und Erprobungsphase
  • Materialien für das RAG-System auswählen und bereitstellen

  • Qualität der Wissensbasis prüfen

  • Qualität der Vektorisierung des RAG-Systems testen

  • Test-Szenarien und Evaluationskriterien entwickeln

  • Systemprompts iterativ entwickeln und testen

  • Begleitkonzept für Studierende erstellen

  • Datenschutzkonzept erstellen

  • Produktiveinsatz mit kontinuierlicher Optimierung

Phase 3: Evaluations- und Optimierungsphase
  • Evaluationskonzept für Produktiveinsatz erstellen

  • Nutzungsdaten analysieren

  • Evaluationsergebnisse auswerten

  • Reflexionsworkshops für Studierende durchführen

  • Verbesserungsbedarfe identifizieren und priorisieren

Phase 4: Ausbauphase
  • Bewertung von Nutzen und Übertragbarkeit (auf weitere Module)

  • Ableitung von Empfehlungen

  • Entscheidung über Verstetigung

Aktuell: Pilotprojekt „KI-Assistent für ein Pilotmodul“

Das Pilotprojekt hat zum Ziel, einen KI-Assistenten für ein ausgewähltes Modul zu konzipieren, der Studierende als persönliche Tutorin/ persönlicher Tutor individuell beim Lernen begleitet und unterstützt. In der Konzeption werden Spezifika der Lehrveranstaltung, Bedarfe der zukünftigen Nutzerinnen und Nutzer (Schnittstelle zur WG 6) sowie spezifische technische und organisatorische Rahmenbedingungen (Schnittstelle zur WG 2) der TU Hamburg einbezogen. Der Entwicklungsprozess ist agil gestaltet und umfasst die iterative Evaluation und Verbesserung des KI-Assistenten während des Piloteinsatzes im Wintersemester 2026/27. Zentrale Elemente des Pilotvorhabens sind zudem ein passgenaues didaktisches Konzept zur Integration des KI-Assistenten in die Lehre (Schnittstelle zur WG 4), ein Begleitkonzept für Studierende sowie die Evaluation der Erfahrungen mit dem KI-Assistenten. Hierbei steht die Perspektive der Studierenden besonders im Fokus.

Leitung

Prof. Dr. Maren Baumhauer

Ziel

KI-gestützte Lernhilfen für Studierende

Pilotprojekt

KI-Assistent für ein Pilotmodul

Timeline

August 2026 – Januar 2027