Mit dem Projekt „AiLADIN: ALADIN meets AI“ erweitert Professor Torsten Munkelt seinen bereits entwickelten Generator für Aufgaben und Lösung(shilf)en aus der Informatik und angrenzenden Disziplinen – kurz ALADIN – um die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz.

Das Erlernen von Fähigkeiten zur Modellbildung ist eine grundlegende Zielstellung in vielen Studiengängen. Insbesondere in der Informatik und angrenzenden Disziplinen lassen sich viele Modellierungsaufgaben mittels Graphen repräsentieren. Diese Tatsache legt das computergestützte Generieren solcher Graphen und entsprechender Aufgaben und Lösung(shilf)en auf Grundlage bestehender Graphenalgorithmen nahe.

DasFramework ALADIN generiert graphenbasierte Modelle und Aufgaben für Probleme aus verschiedenen Fachbereichen und unterstützt Studierende bei der Lösung. Im Folgeprojekt AiLADIN wird das Framework um neue Funktionen erweitert. So ermöglicht ein grafisches Autorentool auch Lehrenden ohne Programmierkenntnisse Aufgabengeneratoren und entsprechende Oberflächen zu erstellen. 

Künstliche Intelligenz bewertet automatisch die Lösungsversuche der Lernenden und passt die Aufgaben basierend auf deren Lernverlauf an. Zwei Software-Bibliotheken unterstützen die Erweiterungen. Eine dient der Erstellung von Aufgabengeneratoren mit wiederverwendbaren Elementen. Eine zweite stellt konfigurierbare grafische Interaktionselemente zu Verfügung. Beide Bibliotheken funktionieren nach dem Baukastenprinzip und ermöglichen eine flexible und anpassbare Aufgabengestaltung.

Studierendenzentriertes Lernen durch KI-gestützte Lehrmethoden

„Mit dem Projekt wollen wir erstens studierendenzentriertes Lehren und Lernen gewährleisten, zweitens Arbeitserleichterung für Lehrende und Qualitätserhöhung in der Lehre schaffen und drittens eine zukunftsorientierte Ergänzung der digitalen (sächsischen) Hochschulinfrastruktur ermöglichen“, erläutert der Projektleiter, Professor Torsten Munkelt.

Durch den Einsatz von KI-Verfahrenwird die automatische Bewertung von Lösungsversuchen erweitert und vereinfacht. Dadurch erhalten Studierende ein unmittelbares und personalisiertes Feedback. AiLADIN ermöglicht die Generierung von Aufgaben mit einem individuell passenden Schwierigkeitsgrad, indem Folgeaufgaben aufgrund der Lernhistorie der Studierenden automatisch parametrisiert werden. Studierende können die Komplexität der Aufgaben entsprechend ihres eigenen Wissensstandes variieren.

Für alle sächsischen Hochschulen nutzbar

AiLADIN bzw. ALADIN ist ein Open-Source-Projekt und steht unter https://github.com/HTW-ALADIN/ALADIN allen sächsischen Hochschulen zum Deployment und auch zur Weiterentwicklung zur Verfügung, so dass alle Studierenden AiLADIN zum Lösen von Übungsaufgaben nutzen können und alle Lehrkräfte in AiLADIN Aufgabengeneratoren und entsprechende grafische Benutzungsoberflächen erstellen können. Zudem hostet das Projektteam eine AiLADIN-Instanz unter https://aladin.htw-dresden.de/. Mit ihr können Studierende und Lehrkräfte Übungsaufgaben generieren lassen, sie lösen und Feedback zur Lösung erhalten.

Förderhinweis: Der Arbeitskreis E-Learning (AK E-Learning) initiiert und betreut im Auftrag der Landesrektorenkonferenz Sachsen (LRK Sachsen) und in Abstimmung mit der Hochschuldidaktik Sachsen (HDS) in den Jahren 2024 und 2025 E-Learning-Hochschulvorhaben, die das Sächsische Staatsministerium für Wissenschaft, Kultur und Tourismus (SMWK) mit Haushaltsmitteln finanziell unterstützt.