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KI-gestütztes personalisiertes Lernen ("KI-Tutor")
KI-gestütztes personalisiertes Lernen ("KI-Tutor")
  • 1. Einleitung und Kontext
  • 2. Zielsetzung des Teilprojekts und Vorgehensweise
  • 3. Methodische Schritte im Überblick
  • 4. System- und Konzeptübersicht
  • 5. Herausforderungen und Lösungsansätze
  • 6. Erkenntnisse und mögliche Weiterentwicklung
  • 7. Ausblick und Empfehlungen
  • 8. Zusammenfassung
  • 9. Anhänge
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2. Zielsetzung des Teilprojekts und Vorgehensweise

Zielsetzung

Das Teilprojekt verfolgte das Ziel, den Einsatz eines KI-basierten Tutors im Bildungskontext konzeptionell und prototypisch zu erproben. Dabei stand insbesondere die Frage im Mittelpunkt, inwieweit ein auf Large Language Models basierender Chatbot Lernende gezielt und wirksam unterstützen kann. Die Zielsetzungen im Einzelnen:

  • Prototypische Konzeption eines KI-Tutors in Form eines Chatbots, der Lernende auf unterschiedlichen Ebenen begleitet – fachlich (z. B. bei inhaltlichen Fragen), methodisch (z. B. bei der Auswahl geeigneter Lernstrategien) sowie organisatorisch (z. B. bei der Strukturierung des Lernprozesses).

  • Iterative Entwicklung eines ersten Minimum Viable Product (MVP), um zentrale technische, didaktische und organisatorische Anforderungen in einem realitätsnahen Umfeld zu testen, zu bewerten und weiterzuentwickeln.

  • Validierung des Ansatzes im kontinuierlichen Austausch mit relevanten Stakeholdern sowie potenziellen Nutzergruppen, insbesondere durch qualitative Rückmeldungen und praxisorientierte Testszenarien.

Vorgehensweise und Methode

Die Umsetzung des Teilprojekts orientierte sich an agilen und nutzerzentrierten Entwicklungsprinzipien:

  • Es wurde ein Rapid-Prototyping-Ansatz verfolgt, bei dem frühzeitig einfache, aber funktionale Prototypen entwickelt wurden. Diese wurden in kurzen, iterativen Rückkopplungsschleifen gemeinsam mit Stakeholdern überprüft, bewertet und gezielt weiterentwickelt.

  • Ergänzend wurde ein User-Centered- bzw. Stakeholder-Centered-Design angewendet. Dabei wurden von Beginn an Nutzerbedarfe, Erfahrungen und Erwartungen systematisch erhoben und in die Gestaltung des KI-Tutors integriert. Dies diente dazu, die Lösung möglichst nah an realen Nutzungsszenarien und Bedarfen auszurichten.

Diese methodische Kombination ermöglichte es, frühzeitig fundierte Rückmeldungen zu erhalten, die sowohl in die technische Umsetzung als auch in die didaktisch-methodische Ausgestaltung des MVP einflossen.

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Last updated 10 days ago