Die Neue Hochschule Heft 1/2022
Zeitschrift des hlb Hochschullehrerbund e.V. - Themenschwerpunkt: Employability und Bildung
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DNH 1 | <strong>2022</strong><br />
FACHBEITRÄGE<br />
19<br />
„<strong>Die</strong> Entwicklung eines Intelligenten Tutorensystems<br />
kann sich grundsätzlich an den Eigenschaften und<br />
Verhaltensweisen von Professorinnen und Professoren<br />
orientieren. Wobei der Fokus tendenziell mehr auf<br />
funktionalen Aspekten liegen sollte.“<br />
Erreichbarkeit für Fragen und Probleme. Am wenigsten<br />
wird von einem ITS erwartet, Expertise außerhalb<br />
des Lehrgebiets zu haben oder humorvoll zu sein.<br />
Beim Vergleich der Erwartungen von Studierenden<br />
an ein ITS versus an eine menschliche Professorin<br />
bzw. einen menschlichen Professor (vgl. Nachtwei<br />
et al. 2018) ist festzustellen, dass von menschlichen<br />
Lehrenden bei folgenden Aspekten mehr erwartet<br />
wird: fair, höflich, respektvoll, empathisch, enthusiastisch,<br />
humorvoll und freundlich zu sein. Für<br />
alle weiteren Aspekte sind die Erwartungen von<br />
Studierenden an ein ITS höher. Für lediglich einen<br />
Aspekt („ist unterhaltsam“) unterscheiden sich die<br />
Erwartungen nicht. Es ist allerdings zu betonen,<br />
dass die Unterschiede in den Erwartungen nicht<br />
besonders groß ausfallen. <strong>Die</strong> Entwicklung eines<br />
ITS bzw. von einer KI in der Hochschullehre kann<br />
sich grundsätzlich an den Eigenschaften und Verhaltensweisen<br />
von Professorinnen und Professoren<br />
orientieren. Wobei der Fokus eines ITS tendenziell<br />
mehr auf funktionalen Aspekten liegen sollte, wie<br />
beispielsweise einer hohen Expertise im Lehrgebiet<br />
und Zuverlässigkeit. Inwieweit real existierende<br />
KI-Anwendungen in der Hochschullehre künftig<br />
den Erwartungen von Studierenden entsprechen<br />
werden, wird sich zeigen. Ein Blick nach Nordamerika<br />
und Asien zeigt jedoch, dass die technische<br />
Entwicklung in atemberaubender Geschwindigkeit<br />
vonstattengeht. <strong>Die</strong> zentrale Herausforderung wird<br />
sein, dabei Lehrende und Lernende der <strong>Hochschule</strong>n<br />
nicht abzuhängen, sondern bei der Entwicklung<br />
und Implementierung derartiger Systeme mitzunehmen.<br />
Nur so kann technische Innovation in menschlichen<br />
Fortschritt münden.<br />
Ahuja, Neelu Jyoti; Sille, R. (2013): A critical review of development of intelligent tutoring systems: Retrospect, present and<br />
prospect. International Journal of Computer Science Issues (IJCSI), 10 (4), S. 39–48.<br />
Chassignol, Maud; Khoroshavin, Aleksandr; Klimova, Alexandra; Bilyatdinova, Anna (2018): Artificial Intelligence trends in<br />
education: a narrative overview. Procedia Computer Science, 136, S. 16–24. doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.08.233<br />
De Witt, Claudia; Rampelt, Florian; Pinkwart, Niels (2020): Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung (Whitepaper).<br />
https://ki-campus.org/sites/default/files/2020-10/Whitepaper_KI_in_der_Hochschulbildung.pdf, Abruf am 23.10.2020.<br />
Kaplan, Andreas (2020): Hochschulbildung in Zeiten der Künstlichen Intelligenz. In: J. Nachtwei & A. Sureth (Hrsg.), HR<br />
Consulting Review, Band 12 – Sonderband Zukunft der Arbeit, S. 153–156. VQP. https://www.sonderbandzukunftderarbeit.de,<br />
Abruf am 23.10.2020.<br />
Kulik, James A.; Fletcher, J. D. (2016): Effectiveness of intelligent tutoring systems: A meta-analytic review. Review of Educational<br />
Research, 86 (1), S. 42–78. doi: https://doi.org/10.3102/0034654315581420<br />
Ma, Wenting; Adesope, Olusola O.; Nesbit, John C.; Liu, Qing (2014): Intelligent tutoring systems and learning outcomes: A<br />
meta-analysis. Journal of Educational Psychology, 106 (4), S. 901–918. doi:10.1037/a0037123.supp.<br />
Nachtwei, J.; Lohse-Bossenz, H.; Weinert, S.; Kunert, S.; Grundei, J.; Beyer, L.; Krins, C.; Monett, D.; Koob, C.; Petry, T.; Christandl,<br />
F.; Thies, A.; Israel, H.; Kaiser, S.; Schmitz, C.; Kawohl, J.; Beyer, R.; Fischer, S.; Nieken, P.; Binninger, F.-M.; Kolrep-Rometsch,<br />
H.; Warneke, C.; Prümper, J.; Weber, P. J.; Kanning, U.; Salander, B.; Onnasch, L.; Wilbert, J.; Petersen, A.-C. (2018):<br />
Was Studierende von Professoren erwarten – Ergebnisse einer empirischen Studie. Forschung & Lehre, 10, S. 878–879.<br />
Steenbergen-Hu, Saiying; Cooper, Harris (2014): A meta-analysis of the effectiveness of intelligent tutoring systems on college<br />
students’ academic learning. Journal of Educational Psychology, 106 (2), S. 331–347. doi: https://doi.org/10.1037/a0034752<br />
VanLehn, Kurt (2006): The behavior of tutoring systems. International journal of artificial intelligence in education, 16 (3),<br />
S. 227–265.<br />
Wang, Dongqing; Han, Hou; Zhan, Zehui; Xu, Jun; Liu, Quanbo; Ren, Guangjie (2015): A problem solving oriented intelligent<br />
tutoring system to improve students‘ acquisition of basic computer skills. Computers & Education, 81, S. 102–112.<br />
doi: https://doi.org/10.1016/j.compedu.2014.10.003