Future Learning, Analytics & AI for Teaching

Das FLAAIT-Team (Future Learning, Analytics & AI for Teaching) der OE Lehr- und Lerntechnologien beschäftigt sich mit neuen Technologien für Lehr- und Lernprozesse. Der Fokus liegt auf der Erforschung, Entwicklung und Erprobung digitaler Lösungen, die Lehre, Lernen und Studium unterstützen und schrittweise zu nachhaltigen digitalen Services für Lehrende und Studierende weiterentwickelt werden.

Future Learning

Zukunftsorientierte Forschung im Bereich Bildungstechnologien hilft dabei, technologische Entwicklungen frühzeitig zu erkennen und für Lehre und Lernen nutzbar zu machen.

Um neue digitale Lernwerkzeuge fundiert zu entwickeln, arbeitet FLAAIT eng mit dem Institute of Human-Centred Computing (HCC) zusammen.

Ein zentraler Ansatz besteht darin, Innovationen direkt in realen Lehr- und Lernszenarien zu entwickeln, gemeinsam mit Lehrenden und Studierenden zu erproben und iterativ weiterzuentwickeln. Dadurch werden wissenschaftliche Erkenntnisse mit praktischer Erfahrung verbunden und robuste sowie sinnvolle digitale Lösungen geschaffen.

Die Entwicklung neuer Lerntechnologien basiert auf einem evidenzbasierten Rahmen der Forschungsgruppe Bildungsinformatik und erfolgt in enger Zusammenarbeit mit weiteren Bereichen von FLAAIT, um sowohl technologisch als auch didaktisch nachhaltige Lösungen zu entwickeln.

Learning Analytics

Bei der Nutzung digitaler Lernumgebungen entstehen vielfältige Daten, die analysiert werden, um Lernprozesse besser zu verstehen und Studierende gezielt zu unterstützen. Im Rahmen von Projekten im Bereich Learning Analytics werden diese Daten genutzt, um Studierenden unmittelbar Feedback bereitzustellen.

Zyklus von Learning Analytics: Lernen, Messung, Sammlung, Analyse und daraus abgeleitete Maßnahmen.

Die entwickelten Tools unterstützen Studierende dabei, ihr Lernverhalten zu reflektieren und ihr Studium besser zu bewältigen. So wird die Studierbarkeit verbessert und die Universität als unterstützender Lernort für unterschiedliche Studienrealitäten gestärkt.

Der Fokus liegt auf evidenzbasierter Lernbegleitung und bedarfsorientierten Unterstützungsangeboten. Dadurch können Lerninhalte und Lernwege an die Bedürfnisse der Studierenden angepasst werden. Ergänzt wird dies durch individuelle Unterstützung und Feedback für alle Studierendengruppen in verschiedenen Lehr- und Lernsituationen.

Projekte im Bereich Learning Analytics werden von FLAAIT sowohl zur Unterstützung von Lehrenden und Studierenden an der TU Graz eingesetzt als auch gemeinsam mit Partnerinstitutionen in Österreich und der EU weiterentwickelt und umgesetzt.

Um Ergebnisse aus Learning Analytics verständlich darzustellen, werden sie in Dashboards visualisiert. Beispiele dafür an der TU Graz sind:

• Studierenden-Dashboard
• Projekt „Learners Corner“ (Kurs-Dashboard)

AI for Teaching

Im Bereich der Artificial Intelligence (AI) entwickelt und pilotiert FLAAIT praxisnahe Tools, die Lehrende in ihrer didaktischen Arbeit unterstützen und Studierende gezielt in Lehrveranstaltungen begleiten.

Ein Schwerpunkt liegt auf der Integration von AI in Lehrveranstaltungen. Dazu gehören Initiativen wie AI-Tutor:innen, die Lehrveranstaltungen begleiten und Lehrende sowie Studierende beim Einsatz von AI unterstützen.

FLAAIT wirkt zudem an Fortbildungsangeboten zum Einsatz von AI in der Lehre mit und stellt entsprechende Ressourcen bereit. Dazu zählen MOOCs (Massive Open Online Courses) zum Thema AI in der Hochschullehre sowie Tools für sicheres und wirksames Prompting, etwa über die Plattform prompting.schule.

Darüber hinaus entwickelt FLAAIT AI-unterstützte Lösungen für administrative Aufgaben, wie etwa einen  Chatbot zur Erstellung und Analyse von Lehrveranstaltungsbeschreibungen, der die Verwaltungsprozesse erleichtert.

Das Ziel von FLAAIT ist ein verantwortungsvoller, transparenter und didaktisch sinnvoller Einsatz von AI in unterschiedlichen Lehr- und Lernszenarien.