Lernen und Lehren mit KI, Augmented Reality und Audience-Response-Systemen Drei Pilotprojekte zur digitalen Aufwertung der Lehre an der TU Braunschweig
Über 300 Seiten hat das Skript zur Grundvorlesung „Technische Mechanik 1“. Es ist ausgefeilt und die Vorlesung hat sich in vielen Jahren bewährt. Doch damit gibt sich Professor Georg-Peter Ostermeyer vom Institut für Dynamik und Schwingungen (IDS) nicht zufrieden: „Wir wollen das digitale Zeitalter erreichen.“ Die Aufgaben der Anpassung der Lehre und des Lernens seien dabei so herausragend, dass dafür Künstliche Intelligenz, Augmented Reality und Audience-Response-Systeme am besten geeignet scheinen. Genau diesen Weg beschreitet das IDS in drei Pilotprojekten.
Das Feedbacksystem im Einsatz: Hier werden die Fragen der Studenten anonym gesammelt. Bildnachweis: Daniel Götjen/Projektgruppe Lehre und Medienbildung/TU Braunschweig
Um das Studium modern auszurichten, ist ein Wandel durch Digitalisierung notwendig. Die Digitalisierung prägt zunehmend die Arbeit von Ingenieurinnen und Ingenieuren. In der Industrie 4.0 ist sie ein unverzichtbarer Bestandteil. Heute besteht eine hohe Datenverfügbarkeit, Ingenieurinnen und Ingenieure benötigen dafür Methodenkenntnisse, um die Daten optimal zu nutzen. Gleichermaßen sind sie an ethische, politische und ökologische Grenzen gebunden.
Dahinter verbirgt sich die grundlegende Frage: Was müssen Ingenieurinnen und Ingenieure wissen, was müssen sie können? Sie müssen Schnittstellen bedienen, interdisziplinär in Teams zusammenarbeiten, sich in kurzer Zeit in spezifischen Aufgaben zurechtfinden und gleichzeitig über ein breites Wissen verfügen – das sind nur einige der großen Herausforderungen, denen sich der akademische Nachwuchs stellen muss. „Das werden sie können, wenn sich das verändernde Berufsbild auch in der Lehre widerspiegelt“, sagt Professor Georg-Peter Ostermeyer. Er ist überzeugt, dass die Forschung auf das Morgen, die Lehre auf das Übermorgen ausgerichtet sein muss.
Professor Ostermeyer und Jennifer Olearczyk in der Vorlesung Technische Mechanik 1. Bildnachweis: Daniel Götjen/Projektgruppe Lehre und Medienbildung/TU Braunschweig
Aber was kann Digitalisierung in der Grundlehre leisten? Wie kann man sie für eine bessere Lehre und besseres Lernen für das Übermorgen einsetzen? Unter Leitung von Professor Ostermeyer entwickelt Jennifer Olearczyk gemeinsam mit Dennis Schulz Antworten darauf. Jennifer Olearczyk ist Medienwissenschaftlerin, die sich am Institut für Dynamik und Schwingungen in die Ingenieurslehre einarbeitet und diese mit dem Fokus „Medien als Teil von Lehrkonzepten“ betreut. „Es ist eine große Chance, dass mit Frau Olearczyk eine Aussensicht in die Ingenieurwissenschaften Einzug hält“, so Professor Ostermeyer. „Das beweist Mut von beiden Seiten.“ Drei Pilotprojekte sollen der Grundlehre digitalen Schwung geben.
Augmented-Reality-Anwendung bereits im Einsatz
Professor Ostermeyer ist Frau Olearczyk durch die CarolAR-App aufgefallen und hat sie zu sich ans Institut geholt, an dem bereits an Künstlicher Intelligenz in der Lehre geforscht wurde. Seine Idee war, die Technologie hinter der App und das Vorlesungsskript zusammenzubringen. „In meiner Zeit bei der Projektgruppe ‚Lehre und Medienbildung’ habe ich die CarolAR-App und eine zugehörige Administrationseinheit konzipiert, da der Markt kein intuitives System zum individuellen und datenschutzkonformen Einsatz von Augmented Reality an einer deutschen Hochschule anbot. Die Software haben wir im Wintersemester 2018/19 am Institut für Dynamik und Schwingungen in der Grundvorlesung ‚Technische Mechanik 1‘ als Pilotprojekt eingesetzt“, sagt Olearczyk, die die technischen und medialen Voraussetzungen schuf. Die rund 500 Studierenden können damit via Smartphones und Tablets im gedruckten Skript ergänzende Medien wie Erklärvideos und Animationen abrufen.
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Für die Folgeveranstaltung im Sommersemester 2019 wurde der Umfang der abrufbaren Informationen erweitert um interaktive, per Touch beeinflussbare Grafiken und animierte 3D-Modelle, die sich Studierende „auf den Schreibtisch projizieren“ können. Diese Augmented-Reality-Funktionen sollen Lernende dabei unterstützen, die fachlichen Zusammenhänge besser nachzuvollziehen. Eine weitere Ausbaustufe der sogenannten Hybride Learning Resources sind Videosprungmarken: Die Smartphone-Kamera erkennt mithilfe der App spezifische Stellen im Skript und springt zugehörige Timecodes in aufgezeichneten Vorlesungen an. Diese können so virtuell in kleine Vorlesungseinheiten geteilt werden, mit denen sich wesentlich effizienter lernen lässt als jeweils mit einer ganzen Vorlesungseinheit von 90 Minuten.
„Alexa, frag Carola, was ein Biegemoment ist!“
Mit dem Projekt „AssIst Me“ (Artificial Intelligence for Mechanics) geht Professor Ostermeyer bei der Digitalisierung der Lehre noch einen Schritt weiter. Der sprachgesteuerte Lernassistent „Carola“ greift auf Algorithmen Künstlicher Intelligenz (KI) zurück. So kann „Carola“ zum Beispiel Fachbegriffe vorlesungsspezifisch erklären oder Lernende beim Lösen von Aufgaben methodisch begleiten.
Prototypen der Sprachassistenten: Alexa (Echo Dot) und das Cloudunabhängige System auf Basis eines Raspberry Pi. Bildnachweis: Arne Thom-Suden, Max Bäßmann / Institut für Dynamik und Schwingungen
Es existiert bereits ein Prototyp mit ersten Fähigkeiten auf der Basis des digitalen Sprachassistenten Alexa.
Der Lernhelfer wird im Verlauf der Forschung am IDS nicht dauerhaft auf die Alexa-Technologie angewiesen sein. Inzwischen wird an einem weiteren Meilenstein des Lernhelfers gearbeitet: ohne Cloudanbindung, datenschutzsicherer, ohne Internetanbindung nutzbar. Perspektivisch kann der Assistent auch auf einem Tablet oder Smartphone abrufbar sein und könnte sogar visuelle Rückkopplung geben, etwa Fehler in Skizzen und Diagrammen anzeigen.
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Die Vision ist ein KI-Begleiter für Studierende, der sowohl infrastrukturell als auch rechtlich angemessen im TU-System integriert ist. Auch wenn es noch viele Fragen zu Ethik und Akzeptanz gibt, müssen einerseits Studierende die richtigen Kompetenzen im Umgang mit KI entwickeln und sich Bildungseinrichtungen langfristig mit der Lehre zu und durch KI auseinandersetzen. Andererseits bieten sich den Lehrenden völlig neue didaktische Möglichkeiten der Strukturierung, Vernetzung und Individualisierung von Lehre. Die neuen Technologien sind verführerisch, die Möglichkeiten scheinen nahezu unbegrenzt. Um ihr Potenzial auszuloten, orientieren sich Professor Ostermeyer, Jennifer Olearczyk und Dennis Schulz jedoch am Bedarf der Studierenden. Dazu wurde unter anderem analysiert, was diese von einem hilfreichen AI-Assistenten erwarten und welche Daten Studierende überhaupt preisgeben würden.
Interaktive Vorlesungen
Auch Vorlesungen erfahren immer mehr digitale Transformationen. „Da Nachfragen während einer Vorlesung nur eingeschränkt möglich sind, insbesondere bei großen Grundvorlesungen, haben wir begonnen, mit einem Online-Feedbacksystem Frageslots einzubauen. Die 500 Teilnehmerinnen und Teilnehmer können mit ihrem Smartphone unter anderem anonyme Freitextfragen senden, die Professor Ostermeyer beantwortet“, sagt Olearczyk.
Softwareoberfläche des Audience Response Systems: Während der Vorlesung gehen die Fragen der Studenten anonym ein. Bildnachweis: Institut für Dynamik und Schwingungen/TU Braunschweig
Die Open-Source-Software „ARSnova“, ein sogenanntes Audience Response System, bietet die Plattform dafür. Dabei steht Dennis Schulz Professor Ostermeyer als Assistent zur Seite und sortiert die drängendsten Studierendenfragen für den Dozenten vor. Die Lehrevaluation bestätigt, dass die Studierenden diese Art des Feedbacks sehr wertschätzen.
Wichtig ist Professor Ostermeyer und seinen Mitarbeitern, bei der digitalen Aufwertung der Lehre Schritt für Schritt vorzugehen, also die Funktionalitäten der Software Stück für Stück zu erweitern und systematisch auf weitere Lehrveranstaltungen im Maschinenbau auszudehnen. „Wir werden die Möglichkeiten von Augmented Reality und Künstlicher Intelligenz weiterhin im engen Austausch mit den Studierenden ausloten“, sagt Olearczyk. Schulz ergänzt: „Es wird neben der AR-Erweiterung des Skripts für die Vorlesung ‘Technische Mechanik 2‘ die Programmier-Lehrveranstaltung ‘Simulation Mechatronischer Systeme‘ auf eine Integration von KI-Assistenz hin untersucht.
Eine Vision von Professor Ostermeyer ist, die KI-Technologie der gesamten TU Braunschweig zur Verfügung zu stellen:
„Wir brauchen keine robotischen Tutoren. Wir müssen aber die Kommunikation zwischen Lehrenden und Lernenden viel effektiver gestalten, als es heute möglich ist. Durch KI und ihre noch nicht absehbaren Möglichkeiten sind die Lehre und das Lernen völlig neu gestaltbar. Auch hat ein personifizierter KI Sprachassistent ‘Carola‘ für jeden einzelnen Studenten mit wachsenden TU-spezifischen Kenntnissen in Verwaltung, Kommunikation, Lehre und Forschung als Helfer und Berater das Potential eines digitalen Meilenschrittes in der universitären Landschaft Deutschlands.“