SIDDATA – ein digitales Studienassistenzsystem für die Hochschullehre

SIDDATA – ein digitales Studienassistenzsystem für die Hochschullehre

22.03.22

Titelbild: SIDDATA – ein digitales Studienassistenzsystem für Die Hochschullehre, Logo: Hochschulforum Digitalisierung, University Future Festival 2021, Ein Gastbeitrag von Johannes Schrumpf, in englischer Sprache

SIDDATA – ein Hybrid zwischen Empfehlungsmaschine und Plattform, die die Selbstverwirklichung der Lernenden unterstützt. Johannes Schrumpf stellt die Software vor, die Lernmanagementsysteme vereinheitlichen und in natürlicher Sprache zugänglich und nutzbar machen soll. Ein Beitrag aus der Reihe zum Universuity:Future Festival 2021.

Titelbild: SIDDATA – ein digitales Studienassistenzsystem für Die Hochschullehre, Logo: Hochschulforum Digitalisierung, University Future Festival 2021, Ein Gastbeitrag von Johannes Schrumpf, in englischer Sprache

Eine noch nie dagewesene Herausforderung des frühen 21. Jahrhunderts ist der Gegensatz zwischen einer Fülle von Informationen durch schnell wachsende digitale Infrastrukturen bzw. Dienste und der begrenzten Fähigkeit des Menschen, sich mit Informationen auseinanderzusetzen. Dieser Gegensatz erstreckt sich auf den Bereich der digitalen Hochschulbildung durch das Aufkommen riesiger MOOC- und OER-Repositorien einerseits und eine langsame Verlagerung von der traditionellen akademischen Bildung zum digitalen Lernen andererseits. Hier könnten digitale Assistenzsysteme als Zwischenglied fungieren: Indem sie die individuellen Bildungsziele der Studierenden analysieren und sie mit Ressourcen und Dienstleistungen verbinden, die zu diesen Zielen passen.

SIDDATA – „Studienindividualisierung durch datengestützte, digitale Assistenten“ ist ein vom BMBF in der Förderlinie „Innovationspotentiale digitale Hochschullehre“ gefördertes Projekt. Ziel des Projektes ist es, Strategien zur Integration von digitaler Studienassistenzsoftware in die aktuellen Strukturen deutscher Hochschulen zu entwickeln und Herausforderungen zu identifizieren.

Die SIDDATA-Studienassistenzsoftware hat sich innerhalb von drei Jahren zu einer universellen Plattform für selbstgesteuertes Lernen entwickelt: Durch einzelne Dienste, die in unabhängige interaktive Module verpackt sind, bietet SIDDATA den Studierenden die Möglichkeit, ihre persönlichen Bildungsziele zu erkunden, zu reflektieren und zu verfolgen.

Meine Aufgabe innerhalb von SIDDATA war es, Mechanismen zu erforschen, mit denen sich unaufbereitete Bildungsressourcen nach ihrer Relevanz für die Studierenden filtern lassen. Eine große Herausforderung beim Umgang mit Bildungsressourcen besteht darin, dass die Metadaten oft aus verschiedenen, nicht kompatiblen Tagging-Systemen stammen. Tatsächlich fehlen solche Metadaten bei Daten aus Lernmanagementsystemen, wie z. B. Kursdaten, fast vollständig.

Im Rahmen von SIDDATA lösen wir dieses Problem, indem wir uns ausschließlich auf natürliche Sprache als Beschreibung für Bildung konzentrieren. Durch den Einsatz modernster Algorithmen aus der Künstlichen Intelligenz ist unser Ansatz universell einsetzbar. Die Details können Sie in meiner Publikation nachlesen (Schrumpf et al, 2021).

Dieser Ansatz, eingebettet in die SIDDATA-Assistenzsoftware, ermöglicht es Schüler:innen, ihre Interessen in natürlicher Sprache einzugeben und Bildungsressourcen zu erhalten, die zu diesen Interessen passen. Dies ist ein erster Schritt zur Vereinheitlichung von Bildungsressourcen aus verschiedenen Bereichen in einer Matching-Engine.

Eine weitere Funktion, die SIDDATA bietet, ist die Eingabe und Organisation von Bildungszielen in einer hierarchischen, baumartigen Struktur (Weber et al., 2021). Eine Diskussion auf dem University:Future Festival verdeutlichte mir den hybriden Charakter von SIDDATA als System zwischen Empfehlungsmaschine und Plattform für die Selbstreflexion und Selbstverwirklichung der Lernenden. 

Wir planen, den Quellcode und die Installationsanweisungen auf unserer Webseite und in einem separaten GitHub-Repository für die zukünftige Nutzung zu veröffentlichen. Erfahren Sie mehr über SIDDATA. 

Referenzen
Schrumpf, J., Weber, F., & Thelen, T. (2021). A Neural Natural Language Processing System for Educational Resource Knowledge Domain Classification. In: Kienle, A., Harrer, A., Haake, J. M. & Lingnau, A. (Hrsg.), DELFI 2021. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V. (S. 283-288).
Weber, F., Schrumpf, J., und Thelen, T., (2021b). Entwicklung eines digitalen Zielfindungsbegleiters für die Hochschullehre, Andrea Kienle et. al. (Hrsg.): Die 19. Fachtagung Bildungstechnologien (DELFI), Lecture Notes in Informatics (LNI), Gesellschaft für Informatik, Bonn 2021.

Hinweis: Dieser Artikel wurde von der Redaktion übersetzt. Die Originalfassung des Autors in englischer Sprache finden Sie hier. 

 

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In dieser Reihe zum University:Future Festival 2021 veröffentlichen wir eine Auswahl der Festivalbeiträge als Artikel, die Sie auch gesammelt in einem Dossier finden. Die Autorinnen und Autoren haben dafür ihre Vorträge aufgeschrieben. Weitere Vorträge und Gespräche finden Sie auch auf YouTube

Mit über 250 Veranstaltungen, 500 Referentinnen und Referenten und 3.850 Teilnehmerinnen und Teilnehmern fand das Hochschul:Zukunftsfestival 2021 vom 2. bis 4. November 2021 unter dem Titel „Offen für Diskussionen“ statt. Hier finden Sie weitere Informationen zum Festival.

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