KI gestützte Learning Analytics im Hochschulbereich
Der Einsatz von KI gestützten Learning Analytics im tertiären Bildungsbereich zur Verbesserung der Lehre, zur Bewältigung von Herausforderungen und zur Wahrung der zentralen Rolle der Pädagogik.
Laufzeit: Juni 2025 – März 2026
Status: Laufend
Bildungsstufe: Tertiärstufe
Thema: Artificial Intelligence AI
Keywords: Künstliche Intelligenz, adaptives Lernsystem, Learning Analytics
Ausgangslage
Die rasche Digitalisierung der Hochschulbildung – insbesondere der Aufstieg der KI – schafft neue Möglichkeiten und Risiken für den Einsatz von Learning Analytics zur Optimierung oder gar Neugestaltung von Lehr und Lernprozessen. Hochschulen haben Mühe, dieses Potenzial zu nutzen, um reale Fragestellungen im Lehr Lern Kontext zu lösen, während sie zugleich die pädagogische Relevanz in den Mittelpunkt stellen. Mit diesem Projekt adressieren wir folgende Grundfrage: «Welche konkreten Massnahmen sollte eine zukunftsorientierte Hochschule einleiten, um proaktiv den Bedarf hinsichtlich KI basierter Learning Analytics zu erfüllen?»
Ziele
- Die teilnehmenden Hochschulen befähigen, fundierte Entscheidungen über die Integration von KI gestützten Learning Analytics zu treffen, mit klaren Vorteilen für Lernende
- Die Funktionalitäten und Unterscheidungsmerkmale von KI gestützten Learning Analytics klären
- Einen Kriterienkatalog für pädagogisch sinnvolle KI gestützte Learning Analytics erstellen und konkrete Lehr /Lernszenarien identifizieren, in denen sie Mehrwert schafft
- Orientierung bieten zu bestehenden Systemen und Entwicklungen in naher Zukunft
- Erkenntnisse aus Use Cases und Praxisbeispielen zusammenstellen
- Einen intensiven Austausch zwischen Partner*innen fördern und die Skalierung der Ergebnisse ermöglichen
Methode
Wir führen Expert*innen-Gruppendiskussionen durch, die sowohl technische als auch pädagogische Perspektiven auf KI‑gestützte Learning Analytics kombinieren. Geplant sind zwei Runden pro Gruppe (je 3–5 Expert*innen): eine erste Sitzung (2 h) und eine Folgesitzung (1,5 h); die Sitzungen werden mit Zustimmung aufgezeichnet und durch ein semi‑strukturiertes Fragengerüst geleitet. Wir analysieren die Transkripte mittels qualitativer Inhaltsanalyse mit MAXQDA. Wir erstellen einen Ergebnisbericht, der die Forschungsfragen beantwortet; das Projekt ist ausdrücklich als qualitative Forschung angelegt.
Geplante Translation
Erkenntnisse aus den Expert*innen-Diskussionen werden explizit «in ein Konzept zur Implementierung» überführt, nicht lediglich in einen Bericht. Daher produzieren wir praktische Outputs, mit denen Hochschulen arbeiten können: a) Kriterienkatalog für pädagogisch sinnvolle KI‑gestützte Learning Analytics, b) Sammlung von Use‑Cases & Good‑Practice‑Beispielen, und c) umsetzbare Empfehlungen zur Einführung von KI‑gestützter Learning Analytics. Die Empfehlungen enthalten eine Auswahl und Priorisierung relevanter Projektfelder, sodass Institutionen mit Ressourcen gezielt Pilot‑ und Skalierungsprojekte in den wertvollsten Bereichen angehen können. Wir adressieren Ermöglicher und Leitplanken und fördern die Umsetzung über ein Partner*innennetzwerk. Ein Hauptziel ist es, einen intensiven Austausch zwischen Partner*innen zu ermöglichen und die Skalierung der Ergebnisse über Institutionen hinweg zu fördern, wodurch die Erkenntnisse einen direkten Weg in die Praxis bekommen. Dieses Projekt stattet Hochschulen mit einem praxisorientierten, priorisierten Handbuch (Playbook) aus, um KI gestützte Learning Analytics verantwortungsvoll umzusetzen und den pädagogischen Wert zu maximieren.
