Aus den Werkzeugkästen Münsteraner Wissenschaftler:innen: Tutor.AI
von
Viola Voß
In der Lehre und der Forschung einer Universität gibt es nicht nur viele spannende Themen, sondern auch viele Tools, die zum Teil vor Ort (weiter)entwickelt oder speziell angepasst wurden. In loser Folge möchten wir in dieser Reihe einige davon vorstellen. Bei Interesse freuen sich die Wissenschaftler:innen über eine Kontaktaufnahme!
Tutor.AI – ein Reallabor für generative KI in der Hochschullehre
Spätestens seit der Veröffentlichung von ChatGPT beschäftigt sich das Hochschulsystem in fachlicher Breite mit der Frage, wie generative KI sinnvoll in Studium und Lehre eingesetzt werden kann. Dabei stehen Universitäten vor mehreren Herausforderungen: Datenschutzfragen, die Abhängigkeit von kommerziellen Anbieter:innen sowie der Frage, auf welcher Wissensbasis KI-Systeme eigentlich antworten.
An der Universität Münster entstand vor diesem Hintergrund 2023 das Projekt Tutor.AI. Ziel war es, eine auf universitätseigenen Ressourcen betriebene Umgebung für generative KI zu entwickeln und Lehrenden die Möglichkeit zu bieten, die Wissensbasis gezielt mit veranstaltungsbezogenen Materialien zu erweitern. Tutor.AI sollte dabei nie nur ein weiterer Chatbot sein oder gar als kommerzielles Konkurrenzangebot den Markt bereichern. Von Beginn an wurde das Projekt als Reallabor verstanden, um Chancen, Grenzen und tatsächliche Nutzungsszenarien generativer KI in der Hochschullehre zu untersuchen.
Was unterscheidet Tutor.AI von herkömmlichen KI-Systemen?
Die technische Grundlage bildet ein sogenannter Retrieval-Augmented-Generation-Ansatz (RAG). Lehrende können beispielsweise Seminarpläne, Präsentationen, wissenschaftliche Texte oder weitere Materialien in die Wissensbasis integrieren. Dadurch orientieren sich die Antworten nicht ausschließlich am allgemeinen Wissen eines Sprachmodells, sondern beziehen die Inhalte der jeweiligen Lehrveranstaltung ein.
Gerade in der Hochschullehre eröffnet dies neue Möglichkeiten. Studierende können Verständnisfragen stellen, sich zentrale Begriffe erläutern lassen oder Zusammenhänge zwischen verschiedenen Lehrveranstaltungsmaterialien erschließen. Gleichzeitig bleibt die Nutzung eingebettet in einen wissenschaftlichen Kontext, dessen Quellen und Grundlagen transparent gemacht werden können.
Vom Pilotprojekt zum fakultätsübergreifenden Einsatz
Was zunächst als Reaktion auf die Herausforderungen generativer KI begann, entwickelte sich in den vergangenen Semestern kontinuierlich weiter. Seit dem Sommersemester 2024 wurde Tutor.AI in zahlreichen Lehrveranstaltungen unterschiedlicher Fachbereiche eingesetzt. Mittlerweile kamen mehr als 3.000 Studierende in 31 Lehrveranstaltungen aus sieben verschiedenen Fachbereichen mit dem System in Kontakt. Die Einsatzszenarien reichen von Vorlesungen über Seminare bis hin zu begleiteten Selbstlernphasen.
Parallel dazu wird das Projekt wissenschaftlich begleitet. Da Tutor.AI auf universitätseigenen Ressourcen betrieben wird, können – selbstverständlich anonymisiert und datenschutzkonform – Erkenntnisse über tatsächliche Nutzungsweisen gewonnen werden, die bei kommerziellen Systemen nicht zugänglich sind.
Was lernen wir über die Nutzung generativer KI?
Erste Auswertungen aus fünf literatur- und mediendidaktischen Seminaren mit 129 aktiven Studierenden und 2.277 dokumentierten Eingaben aus dem Sommersemester 2024 zeigen ein differenziertes Bild. Besonders häufig nutzen Studierende das System für Verständnisfragen, Begriffsdefinitionen, Zusammenfassungen oder die Prüfungsvorbereitung. Gleichzeitig zeigen sich deutliche Unterschiede zwischen den Nutzer:innen. Nicht die technische Bedienung des Systems macht dabei den entscheidenden Unterschied, sondern die Qualität der gestellten Fragen und die Fähigkeit, Antworten kritisch einzuordnen.
Diese Beobachtungen verdeutlichen, dass sich Kompetenzen im Umgang mit KI nicht allein in technischem Wissen ausdrücken. Vielmehr geht es darum, geeignete Fragen zu formulieren, Ergebnisse kritisch zu bewerten, Fehler zu erkennen und Unsicherheiten reflektiert einzuordnen.
Ein Blick nach vorn
Die Erfahrungen aus Tutor.AI zeigen dabei, dass weniger das konkrete System im Mittelpunkt steht als die Frage, wie Hochschulen generative KI verantwortungsvoll, datenschutzkonform und wissenschaftlich fundiert in Studium und Lehre integrieren können.
Die technische Entwicklung von generativer KI verläuft derzeit rasant. Einzelne Systeme werden kommen und gehen. Umso wichtiger ist es für Universitäten, eigene Expertise aufzubauen, Nutzungsszenarien empirisch zu untersuchen und Studierende beim reflektierten Umgang mit KI zu begleiten.
In diesem Sinne ist Tutor.AI weniger als fertiges Produkt zu verstehen, sondern vielmehr als ein Reallabor, in dem die Universität Münster Erfahrungen mit generativer KI in Studium, Lehre und Forschung sammelt.
Weitere Informationen zum Projekt sowie erste Forschungsergebnisse finden sich u.a. in der Publikation „SHIFT happens – Lernen mit und von textgenerierender KI“ von Friedrich Bach, Sebastian Bernhardt, Silvia Reuvekamp und Ninja Schmiedgen.
Schreibe einen Kommentar