Konversationsbasierter KI-Coach
Ein KI-Coach, der Studierende mit adaptiven Lernstrategien unterstützt, indem er Tutor- und sokratisches Coaching kombiniert, um Motivation und Lernerfolg zu steigern.
Fiche signalétique
- Départements participants Gestion
- Institut(s) Institute for Digital Technology Management
- Champ thématique stratégique Champ thématique "Transformation numérique centrée sur l'humain"
- Organisation d'encouragement Autres
- Durée (prévue) 01.01.2025 - 31.01.2026
- Direction du projet Prof. Dr. Roman Rietsche
- Équipe du projet Bithiah Yuan
- Mots-clés KI-Coaching, Digitales Lernen, Adaptives Tutoring, Large Langage Models, Personalisiertes Lernen, Lernendenengagement, Sokratisches Fragen, Tutorbasiertes Coaching, Bildungstechnologie, Verhaltensände
Situation
Studierende in spezialisierten Studiengängen verfügen über unterschiedliche akademische Hintergründe, was zu variierendem Vorwissen und unterschiedlichem Vorbereitungsstand führt. Lehrpersonen stehen aufgrund von Zeitmangel und kognitiver Überlastung vor der Herausforderung, individuelle Unterstützung bereitzustellen. Traditionelle Zielsetzungsstrategien sind zwar effektiv zur Steigerung von Fokus, Motivation und Effizienz, lassen sich jedoch schwer skalieren. Large Language Models (LLMs) bieten eine skalierbare Lösung, doch es bedarf weiterer Forschung, um verschiedene Coaching-Strategien (tutorbasiert vs. sokratisch) hinsichtlich ihres Potenzials zur Förderung von Engagement und Lernerfolg systematisch zu vergleichen. Dieses Projekt untersucht diese Strategien in einer KI-gestützten digitalen Coaching-Umgebung.
Approche
Das Projekt folgt einer Methodik aus den Bereichen Human-Computer Interaction und Informationssysteme unter Anwendung nutzerzentrierter Gestaltung, generativer KI-Techniken und experimenteller Evaluation. Die zentralen Phasen umfassen: Entwicklung: Gestaltung und Implementierung von tutorbasierten sowie sokratisch arbeitenden AI Agents. Experiment: Durchführung kontrollierter Studien zum Vergleich von Engagement, kognitiver Belastung und Zielerreichung. Langzeitstudie: Untersuchung der langfristigen Auswirkungen auf Studienverbleib, Selbstregulation und akademische Leistung. Datenanalyse & Veröffentlichung: Einsatz von Mehrebenenanalysen zur Auswertung der Ergebnisse und Veröffentlichung in hochrangigen wissenschaftlichen Fachzeitschriften sowie auf CHI-Konferenzen.
Résultat
Zu den erwarteten Ergebnissen zählen empirische Erkenntnisse über die Wirksamkeit unterschiedlicher Dialogstrategien im digitalen Coaching. Die Forschung trägt zu einem theoretischen Fundament für KI-gestütztes Coaching und personalisiertes Lernen bei. Im Rahmen des Projekts entsteht ein adaptives Coaching-System, das Motivation, Engagement und langfristigen Lernerfolg von Studierenden fördert. Die Ergebnisse werden in renommierten wissenschaftlichen Fachzeitschriften veröffentlicht und leisten einen Beitrag zur Zukunft KI-gestützter Bildung.
Perspectives
Das KI-Coaching-System wird in Plattformen der Hochschulbildung wie Moodle integriert, um skalierbare und personalisierte Lernunterstützung zu ermöglichen. Weitere Studien werden den Einsatz adaptiver KI-Coaching-Ansätze in unterschiedlichen Disziplinen sowie im Bereich der beruflichen Weiterbildung untersuchen. Die Forschungspartnerschaft zwischen der Berner Fachhochschule, der Universität St. Gallen und der University of Pennsylvania wird weiter ausgebaut, um KI-gestützte Coaching-Methoden gezielt für reale Anwendungsszenarien zu optimieren.
