HIKOF-DL
Hochinformatives und kompetenzorientiertes Feedback für das Digitalen Lernen (HIKOF-DL) ist ein Verbundprojekt mit drei Teilprojekten (DIPF, Goethe-Universität, Pädagogische Psychologie and GU-SD).
HIKOF-DL – Projektvorstellung 2022
Forschungsprojekt
Das HIKOF-DL Projekt hat zum Ziel Hochschulen und Firmen dabei zu unterstützen, das Potenzial der durch die COVID-19-Pandemie rasant gewachsenen Datenbestände der Online-Lehre mittels Künstlicher Intelligenz (KI) zu analysieren und in hoch informatives und kompetenzorientiertes Feedback für Studierende umzuwandeln. Dabei werden nicht grundständig neue Interventionen erforscht, sondern vielmehr etablierte Open-Source-Softwarelösungen von der internationalen Learning Analytics-Community sowie aus erfolgreichen BMBF-Projekten miteinander kombiniert und in Anwendung gebracht.
Im Rahmen des Projektes wird ein projektbegleitender Beirat berufen, der die Anwendbarkeit der Technologien und des Wissens in der Praxis supervidiert.
Gefördert von Ministerium für Digitale Strategie und Entwicklung
FORSCHUNGSPROJEKT VON
Aktuelles
HIKOF-Beiratsmeeting und Projektabschluss 2021–2024
Am 13.05.24 trafen sich das HIKOF-Team und der Beirat online, um die Ergebnisse des dreijährigen Projekts zu präsentieren. Highlights: ML-Modelle zur automatischen Bewertung von Aufgaben, kompetenzbasiertes Feedback für ~1000 Studierende und über 10 Transfer-Workshops. Die Ergebnisse wurden bei 20+ Veranstaltungen vorgestellt.
WEITERLESENEnhancing Learning with Data-enriched Activities
Beim eLearning Netzwerktag 2023 zeigte der HIKOF/IMPACT-Workshop, wie datenbasierte Lernaktivitäten (DeLAs) die Bildung transformieren können. Die Teilnehmenden erforschten praxisnahe Anwendungen wie automatisierte Feedbacksysteme und kompetenzorientierte Einblicke – eine Brücke zwischen innovativer Learning Analytics und effektiver Lehrpraxis.
WEITERLESENHochinformatives-Feedback-Workshop des HIKOF-Teams bei der LAK 2023
Am 13. März 2023 präsentierte das HIKOF-Team im Rahmen der LAK23-Konferenz innovative Tools und Ansätze für hochinformative Lernanalysen. Der praxisorientierte Workshop zeigte, wie Lernumgebungen mit Tools wie FoLA2, Edutex und den Moodle-Plugins Hyperchalk und Concept Mapping datenbasiert gestaltet werden können.
WEITERLESENHIKOF-Beiratssitzung: Pilotstudie und innovative Ansätze im Fokus
In der vierten Beiratssitzung präsentierte das HIKOF-Team Ergebnisse der Pilotstudie, die Machine-Learning-Modelle zur Feedbackgenerierung in Moodle einsetzte. Prof. Dr. Hendrik Drachsler führte in die Bedeutung von KI ein, und Dr. Joshua Weidlich stellte das Forschungsdesign vor, das den Fokus auf hochinformatives Feedback legte.
WEITERLESENHIKOF-Beiratssitzungen: Meilensteine und Einblicke
5. und 6. HIKOF-Beiratssitzungen: Abschlusssitzung und Projektrückblick
Die ursprünglich geplante fünfte Beiratssitzung wurde zugunsten einer erweiterten sechsten Sitzung am 13.05.24 konsolidiert, um eine umfassendere Präsentation der finalen Projektergebnisse zu ermöglichen. Während dieser Sitzung wurden zentrale Erkenntnisse aus der dreijährigen Projektlaufzeit vorgestellt, darunter psychologische Aspekte von Feedback, die Wahrnehmung und Nützlichkeit des Feedbacks durch Studierende, die automatische Bewertung von Essays sowie der effektive Einsatz von Concept Maps im Online-Unterricht. Begleitend wurden Publikationen, Transfer-Workshops und internationale Präsentationen als Schlüsselbeiträge des Projekts hervorgehoben. Weiterlesen
Die vierte HIKOF-Beiratssitzung: Pilotstudie und innovative Ansätze im Fokus
Am 31.03.2023 präsentierte das HIKOF-Team zentrale Ergebnisse der Pilotstudie, darunter die automatische Analyse von Essays und Concept Maps mithilfe von KI-Modellen wie BERT. Das hochinformative Feedback zeigte positive Effekte auf Motivation und Reflexion, wurde aber auch emotional unterschiedlich wahrgenommen. Die Sitzung schloss mit einer Diskussion zu zukünftigen Forschungsrichtungen und dem weiteren Einsatz von KI im Bildungsbereich. Weiterlesen
Die dritte HIKOF-Beiratssitzung: Fortschritte und KI-gestützte Feedbackmethoden
Am 11.07.22 präsentierte das HIKOF-Team Fortschritte der Pilotstudie, darunter KI-basierte Ansätze zur Analyse von Essays, Forumsdiskussionen und Concept Maps. Ziel ist es, Machine-Learning-Modelle für automatisiertes, hochinformatives Feedback in authentischen Lernumgebungen zu entwickeln. Weiterlesen
Die zweite HIKOF-Beiratssitzung: Pilotstudie und personalisiertes Feedback
Am 24.01.22 präsentierte das HIKOF-Team Ergebnisse der Pilotstudie mit ~1000 Lehramtsstudierenden. Im Fokus standen personalisierte Feedbackformate, Datenschutzmaßnahmen und technologische Akzeptanz. Zudem wurden zentrale Fragen des Beirats zu Aufwand, Datenschutz und Gruppenaustausch beantwortet. Weiterlesen
Die erste HIKOF-Beiratssitzung: Einführung und Austausch
Am 6.9.21 trafen sich die Beiratsmitglieder und das HIKOF-Team zur ersten Sitzung, um Ziele, hochinformatives Feedback und geplante Datenerhebungen vorzustellen. Diskutiert wurden Aufwand, Datenschutz, Akzeptanz und Zusammenarbeit, um die zukünftige Projektarbeit zu gestalten. Weiterlesen