LearnStreamAI - Ein KI-gestützter Chatbot-Lernassistent zur Verbesserung des Online-Selbststudiums

Einleitung

LearnStreamAI ist ein innovativer, als Moodle-Aktivität umgesetzter Chatbot-Lernassistent, der fortschrittliche KI-Technologien nutzt, um auf die individuellen Bedürfnisse der Studierenden einzugehen. Entwickelt wurde er, um das Online-Selbststudium persönlicher, effizienter und zugänglicher zu gestalten und so den Lernerfolg der Studierenden zu steigern. Dieser Artikel beleuchtet die Ausgangssituation, die zur Entwicklung von LearnStreamAI geführt hat, erläutert die Ziele und Methoden des Projekts und präsentiert die vielversprechenden Ergebnisse seit der Einführung des KI-gestützten Lernassistenten.

Ausgangssituation und Motivation

Die Lehrveranstaltung "Funktionale Programmierung" im 5. Semester des Bachelor-Studiengangs Informatik an der Fachhochschule Technikum Wien wurde im Jahr 2020 auf ein Blended-Learning-Format nach dem Inverted-Classroom-Modell umgestellt. Seither sollen etwa 75% des Workloads im Online-Selbststudium erbracht werden. Die Strukturierung der Lehrveranstaltung und der einzelnen Einheiten folgen den Prinzipien des Constructive Alignment, um im Zusammenwirken von Online-Selbstlerneinheiten und Präsenzlehre die Erreichung der Lernergebnisse sicherzustellen.

Die Studierenden können am Ende der Lehrveranstaltung funktionale Konzepte und Objekte in verschiedenen Programmieraufgaben anwenden um Lösungen für ausgewählte Probleme entwickeln. Dabei lernen sie bestehenden objektorientierten Programmcode in einen funktionalen Stil zu transformieren, den Umgang mit Veränderlichkeit und verzögerter Auswertung, die Anwendung von Ranges und die Handhabung von Lambdas und Monaden.

Zur Vorbereitung auf die Präsenzlehre wurden die ursprünglichen Vorlesungen in Form von Videos aufbereitet und den Studierenden mit ergänzenden Lernaufgaben in einem eigenen Online-Kurs auf der Moodle-Lernplattform bereitgestellt. Die Heterogenität der Studierenden und das individuelle Lernverhalten führten jedoch zu ungleichen Wissenständen und erschwerten es dem Lehrpersonal, die Schwierigkeiten im Umgang mit dem Lernstoff einzuschätzen. Eine wachsende Herausforderung bestand darin, dass die Studierenden bei Problemen im Selbststudium die zur Verfügung gestellten Onlinekanäle nicht nutzten, um Fragen zu stellen. Durch die weitläufige Verbreitung von generativer KI-Tools wurden die Studierenden zudem zunehmend dazu verleitet Abkürzungen zu nehmen und das Lernen bzw. die Übungsaufgaben auf ChatGPT und ähnliche Anwendungen unreflektiert auszulagern, ohne sich mit den kopierten Aufgabenstellungen und Lösungen auseinanderzusetzen.

In den Präsenzeinheiten wurden zudem ebenfalls nur wenige und grundlegende Fragen gestellt, was eine an die Zielgruppe angepasste Lehre mit Übungen und Vertiefungen erschwerte. Durch die weitläufige Verbreitung von generativer KI-Tools wurden die Studierenden zudem zunehmend dazu verleitet Abkürzungen zu nehmen und das Lernen bzw. die Übungsaufgaben auf ChatGPT und ähnliche Anwendungen unreflektiert auszulagern. Um Versäumnisse des Selbststudiums auszugleichen, wurden die Präsenzzeiten oft für die Wiederholung grundlegender Konzepte genutzt, wodurch Zeit für vertiefende Diskussionen, praktische Anwendungen oder weitere Lernaktivitäten fehlte. Diese Herausforderungen erforderten die Suche nach einer Lösung, die die Studierenden im Selbststudium individuell unterstützt und fördert sowie den leichtfertigen und unreflektierten Umgang mit generativer KI adressiert, um eine effektivere Nutzung der Präsenzzeit zu ermöglichen.

Ziele

Die gesuchte Lösung zielte daher darauf ab, eine adaptive und personalisierte Lernumgebung zu schaffen, die…

• Die Studierenden bei ihren Vorbereitungen auf die Präsenz gezielt unterstützt und fördert
• Individuell angepasste Lerninhalte in Bezug auf Stoffmenge und -tiefe unterstützt, um unterschiedliche Wissensstände auszugleichen.
• Sofortiges Feedback gibt, um Wissens- und Verständnislücken schnell zu identifizieren und zu schließen.
• Eigenverantwortliches Lernen fördert und die Studierenden ermutigt, ihren Lernprozess aktiv mitzugestalten.

Durch die Erreichung dieser Ziele sollte die gesuchte Lösung dazu beitragen, die Qualität des Online-Selbststudiums zu verbessern, die Studierenden zur Vorbereitung auf die Präsenzveranstaltung zu motivieren, sie bei der optimalen Vorbereitung auf die Präsenzveranstaltungen zu fördern und letztendlich den Lernerfolg zu steigern.

Methoden

Um die gesetzten Ziele zu erreichen, wurden mithilfe des Moodle Blocks „OpenAI Chat Block“ eine Reihe von fortschrittlichen KI-gestützten Funktionen umgesetzt. Der Block fungiert als Chatbot-Lernassistent und ist an ChatGPT-4 angebunden (dieser wurde bereits in eine Moodle-Activity umgewandelt und ist leicht erweiterbar um Google Gemini und Anthropic Claude3 statt openAI einzusetzen). Er beantwortet Fragen, schlägt personalisierte Lerninhalte vor und gibt individuelles Feedback. Der Chatbot ist für spezifische und aufgabenorientierte Antworten optimiert und wurde für mithilfe vorgegebener Aufgabenstellungen so konfiguriert, um flexibel auf den jeweiligen Kenntnisstand der Studierenden einzugehen.

Durch die Eingrenzung der behandelten Themenbereiche wurde sichergestellt, dass der Chatbot nur zu festgelegten Themen Informationen liefert und die Interaktionen stets für den Lernkontext relevant und zielgerichtet sind. Dieser Lernkontext, bzw. die Fragen können ebenfalls in der Muttersprache des Studierenden gegeben werden und wird in dieser qualitativ unbeeinträchtigt beantwortet werden.

Als vertrauenswürdige Quellen wurden Skripten oder Code-Beispiele, die eigens für die Lehrveranstaltung entwickelt wurden, vorgegeben. Diese muss der Chatbot bei der Beantwortung von Fragen berücksichtigen. Dies gewährleistet die Relevanz und Genauigkeit der bereitgestellten Informationen, enthebt die Studiereden jedoch nicht der kritischen Hinterfragung der Ergebnisse. Zudem werden diese in der Präsenz aufgegriffen und diskutiert.

Durch die Analyse von Logdaten können Lernmuster identifiziert und der Lehrstoff dynamisch angepasst werden. Kritische Konzepte können so erkannt und gezielt in der Präsenz wiederholt aufgegriffen werden. Die Einbindung in Moodle und die Anbindung an OpenAIs ChatGPT4 über eine eigene Schnittstelle ermöglichen die datenschutzkonforme Anonymisierung der Konversationen und, je nach Einstellung, das Löschen nach jeder Chat-Session oder das Speichern als Dialog.

Ergebnisse

Seit der Einführung von LearnStreamAI berichten sowohl Studierende als auch Co-Lektori*innen der Lehrveranstaltung von signifikanten Verbesserungen, hinsichtlich der Vorbereitung der Studierenden und ihren Aktivitäten in der Präsenz. Die Logfiles belegen zudem mehrere tausend Fragen, was einen deutlichen Unterschied sowohl zur klassischen Vorlesung als auch zum unbegleiteten Selbststudium darstellt.

Für den Lektor ergaben sich durch den Einsatz von LearnStreamAI folgende positive Veränderungen:

• Bessere Vorbereitung der Studierenden auf die Präsenzveranstaltungen durch die individuelle Unterstützung des KI-Chatbots.
• Erhöhte Bereitschaft der Studierenden, Fragen zu stellen, da sie durch die Interaktion mit dem Lernassistenten ermutigt wurden, sich aktiv mit den Inhalten zu beschäftigen.
• Komplexere Fragen und mehr Diskussionen in den Präsenzveranstaltungen, da durch die personalisierte Unterstützung im Selbststudium ein vertiefendes Wissen vorhanden war.
• Effektivere Nutzung der Präsenzzeit für interaktive Lernaktivitäten und vertiefende Diskussionen durch die bessere Umsetzbarkeit des Inverted-Classroom-Konzepts.

Auch für die Studierenden ergaben sich durch die Einbindung des Chatbots spürbare Verbesserungen:

• Erhöhte Motivation, sich mit den Lerninhalten auseinanderzusetzen, durch die adaptive Unterstützung und das personalisierte Feedback des KI-Chatbots.
• Steigerung der Lernerfolge, die sich in verbesserten Prüfungsleistungen und einer insgesamt höheren Bestehensquote widerspiegelte.
• Erhöhte Zufriedenheit mit der Lehrveranstaltung, da LearnStreamAI als wertvolle Ergänzung des Lernprozesses betrachtet wurde, die half, Verständnisschwierigkeiten zu überwinden und das Wissen zu vertiefen.

Fazit

LearnStreamAI hat sich als effektives Werkzeug erwiesen, um das Online-Selbststudium zu verbessern und den Lernerfolg der Studierenden zu steigern. Durch den Einsatz fortschrittlicher KI-Technologien konnte eine personalisierte und adaptive Lernumgebung geschaffen werden, die auf die individuellen Bedürfnisse der Studierenden eingeht. Die positiven Ergebnisse zeigen das Potenzial von KI-gestützten Lernassistenten und eröffnen neue Möglichkeiten für die Gestaltung effektiver Blended-Learning-Szenarien.

Durch die individuelle Unterstützung und Förderung der Studierenden konnten Wissensunterschiede ausgeglichen, Verständnisschwierigkeiten überwunden und der Lernerfolg gesteigert werden. Gleichzeitig ermöglicht der Einsatz von KI-gestützten Lernassistenten eine effektivere Nutzung der Präsenzzeit, indem mehr Raum für interaktive Lernaktivitäten und vertiefende Diskussionen geschaffen wurde.