HyTea – Model for Hybrid Teaching

Projektbeschreibung

KI-Feedback hat das Potenzial, jederzeit verfügbar zu sein, und ermöglicht Lernenden somit, gezielt und wiederholt im eigenen Tempo zu üben. Durch die Einbettung von KI-Feedback in immersive und multimodale Technologien wie Augmented und Virtual Reality (AR/VR) oder sensorbasierte Systeme können Lernende neben den traditionellen kognitiven Aufgaben auch physische Lernaufgaben trainieren. Wir bezeichnen diese KI-Systeme als multimodale Tutoren. Wenn menschliches Feedback ersetzt werden soll, muss berücksichtigt werden, dass das KI-System von den Erwartungen der Lernenden und den Lernzielen der Lehrer*innen abweichen kann. Dadurch besteht die Gefahr, dass das Feedback nicht mit ethischen Prinzipien übereinstimmt. Diese Herausforderung ist in der KI-Ethikforschung als "Alignment-Problem" bekannt und verweist auf die Bedeutung der Entwicklung von KI-Systemen, die mit menschlichen Werten übereinstimmen. Das HyTea-Projekt befasst sich mit diesem Problem in der Fernlehre im speziellen Kontext des Trainings von Präsentationsfähigkeiten.

Projektziel

Ziel vom HyTea-Projekt ist es, das "Alignment-Problem" zu bewältigen. Im Projekt soll ein multimodaler Tutor entwickelt werden, der Präsentationsfähigkeiten wie Körperhaltung, Pausen und Intonation der Stimme trainiert. Der multimodale Tutor soll verschiedene spielerische, immersive Szenarien auf einem Mixed-Reality-Headset bieten. Unterstützt durch KI-generiertes Feedback sollen diese Szenarien den Lernenden ermöglichen, selbstständig zu üben. Menschlichen Expert*innen soll ermöglicht werden, den Lernprozess asynchron über ein Alignment-Dashboard zu überwachen. Sie sollen die Leistung des Lernenden und die Qualität des KI-Feedbacks bewerten und sicherstellen, dass das Feedback korrekt auf die Lernziele abgestimmt ist.

Finanzierung

Kooperationen

Cologne Game Lab

Publikationen

Projektleitung

Projektteam

• Stefan Hummel
• Nina Mouhammad

Projektdaten