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KI kann Schülern im Unterricht helfen, die Arbeit von Lehrern automatisieren oder Schüler identifizieren, die in der Schule oder an der Universität möglicherweise den Anschluss verlieren. Hier sind einige Anwendungsbeispiele für KI im Bildungswesen.
Schüler profitieren von einem individuelleren Lernangebot, schnellerem Feedback und zusätzlicher Unterstützung, wenn sie Schwierigkeiten mit einem Thema haben. Sie können in ihrem eigenen Tempo üben und auch außerhalb der regulären Unterrichtszeiten Hilfe erhalten. KI macht das Lernen zudem für Menschen mit unterschiedlichen körperlichen, sensorischen oder Lernbedürfnissen zugänglicher – durch Untertitel, Text-zu-Sprache-Funktionen, Spracherkennung und angepasste Inhalte.
Pädagogen verbringen weniger Zeit mit Routineaufgaben wie Unterrichtsvorbereitung, Benotung, Feedback und Berichterstellung. Dank KI erhalten sie zudem einen besseren Überblick über die Fortschritte der Schüler, Lernlücken und Bereiche, in denen möglicherweise zusätzliche Unterstützung erforderlich ist.
KI erleichtert es Eltern, die Fortschritte ihres Kindes, dessen Anwesenheit, versäumte Aufgaben und Bereiche, die möglicherweise mehr Aufmerksamkeit erfordern, im Blick zu behalten. Sie kann diese Informationen zusammenführen, wichtige Veränderungen hervorheben und Aktualisierungen oder Erinnerungen zu Schulaufgaben, Abgabeterminen und anstehenden Veranstaltungen versenden.
KI unterstützt Bildungsanbieter dabei, routinemäßige Verwaltungsaufgaben zu erledigen, häufig gestellte Fragen schneller zu beantworten und Personal, Zeitpläne, Budgets sowie Kurskapazitäten zu planen. Außerdem lassen sich damit Veränderungen bei den Einschreibungen, der Verbleibquote und der Kursnachfrage leichter erkennen.
Die gleichen Anwendungsbereiche von KI im Bildungswesen können je nach Kontext sehr unterschiedlich funktionieren. Nach jahrelanger Arbeit an KI-Projekten haben wir einen Implementierungsprozess entwickelt, mit dem wir die wichtigsten Projektfragen Schritt für Schritt angehen können.
Herausfinden, wie KI beim Lernen, Lehren oder bei Verwaltungsaufgaben nützlich sein könnte.
Festlegen, wer es nutzen wird, welche Daten verfügbar sind und welches Ergebnis erwartet wird.
Vergleich von Anwendungsfällen hinsichtlich Wert, Aufwand, Risiken und verfügbarer Daten.
Die Entscheidung, mit welchen man zuerst beginnen soll.
Prüfen, welche Daten verfügbar sind, woher sie stammen und wer darauf zugreifen kann.
Planung, wie die KI-Lösung mit bestehenden Systemen verbunden wird und wo die Daten gespeichert werden.
Festlegen, was die Lösung leisten soll und wie sie genutzt werden soll.
Entwicklung der KI-Funktionen und der Benutzeroberfläche.
Anbindung der Lösung an bestehende Systeme und Datenquellen.
Testen von Integrationen, KI-Ergebnissen, Sicherheit und Leistung.
Einführung der Lösung bei einer Pilotgruppe oder bei allen Nutzern.
Lehrkräften, Mitarbeitern oder Schülern erklären, wie man es benutzt und welche Regeln zu beachten sind.
Erfassung der Nutzung, der Qualität der KI-Antworten, der Kosten und der Ergebnisse im Zeitverlauf.
Aktualisierung von Daten, Eingabeaufforderungen, Regeln und Funktionen auf der Grundlage von Rückmeldungen und Leistungsbewertungen.
Herausfinden, wie KI beim Lernen, Lehren oder bei Verwaltungsaufgaben nützlich sein könnte.
Festlegen, wer es nutzen wird, welche Daten verfügbar sind und welches Ergebnis erwartet wird.
Vergleich von Anwendungsfällen hinsichtlich Wert, Aufwand, Risiken und verfügbarer Daten.
Die Entscheidung, mit welchen man zuerst beginnen soll.
Prüfen, welche Daten verfügbar sind, woher sie stammen und wer darauf zugreifen kann.
Planung, wie die KI-Lösung mit bestehenden Systemen verbunden wird und wo die Daten gespeichert werden.
Festlegen, was die Lösung leisten soll und wie sie genutzt werden soll.
Entwicklung der KI-Funktionen und der Benutzeroberfläche.
Anbindung der Lösung an bestehende Systeme und Datenquellen.
Testen von Integrationen, KI-Ergebnissen, Sicherheit und Leistung.
Einführung der Lösung bei einer Pilotgruppe oder bei allen Nutzern.
Lehrkräften, Mitarbeitern oder Schülern erklären, wie man es benutzt und welche Regeln zu beachten sind.
Erfassung der Nutzung, der Qualität der KI-Antworten, der Kosten und der Ergebnisse im Zeitverlauf.
Aktualisierung von Daten, Eingabeaufforderungen, Regeln und Funktionen auf der Grundlage von Rückmeldungen und Leistungsbewertungen.
Eine einfache KI-Lösung für den Bildungsbereich kostet in der Regel zwischen $15000 und $20000+. Dies ist jedoch nur eine grobe Schätzung. Der endgültige Preis hängt vom Funktionsumfang der Lösung, der Art der verwendeten Daten, den Integrationsanforderungen sowie davon ab, ob Sie bereits vorhandene Lösungen oder maßgeschneiderte Modelle nutzen.
Wenn Sie einen KI-Tutor benötigen, der in LMS- oder SIS-Systeme integriert ist, sowie Sprachfunktionen, einen KI-Avatar und eine maßgeschneiderte Lernlogik, fallen die Kosten höher aus. Der Datenschutz der Studierenden sowie Compliance-Anforderungen können die Kosten ebenfalls erhöhen.
Bei Innowise habe ich gelernt, dass die Qualität des KI-Modells nur ein Teil eines erfolgreichen Bildungsprojekts ist. Daten, Integrationen, die Akzeptanz durch die Nutzer und messbare Ergebnisse können den Enderfolg ebenso stark beeinflussen. Im Folgenden sind die Herausforderungen aufgeführt, die mir am häufigsten begegnen, wenn es darum geht, eine KI-Lösung vom Konzept bis zum täglichen Einsatz zu begleiten.
Studierendenakten, Noten, Anwesenheitsdaten, Kursaktivitäten und andere Informationen werden oft in separaten Systemen gespeichert. Fehlende Daten, Duplikate und unterschiedliche Formate können die Genauigkeit der KI-Ergebnisse beeinträchtigen.
So gehen wir vor: Zunächst ermitteln wir, welche Daten die KI tatsächlich benötigt, bereinigen und strukturieren diese anschließend und verknüpfen die erforderlichen Quellen. Falls sich Ihre Daten auf mehreren Systemen befinden oder Sie sich nicht sicher sind, ob sie für den Einsatz von KI bereit sind, können unsere Berater diese bewerten und Ihnen die nächsten Schritte empfehlen.
Bildungsanbieter nutzen häufig veraltete LMS-, SIS- und interne Systeme, die nicht für die Zusammenarbeit mit modernen KI-Tools konzipiert wurden. Dies kann den Datenaustausch und die KI-Integration erschweren.
So gehen wir vor: Wir prüfen die bestehenden Systeme, ermitteln, welche Komponenten über APIs miteinander verbunden werden können, und entwickeln maßgeschneiderte Integrationen, wenn Standardlösungen nicht ausreichen. Wenn das bestehende System die neuen KI-Funktionen nicht unterstützen kann, empfehlen wir möglicherweise die Modernisierung oder den Austausch der Komponenten, die die größten Einschränkungen verursachen.
Lehrkräfte und Mitarbeiter haben möglicherweise wenig Erfahrung mit KI-Tools und wissen möglicherweise nicht, wie man effektive Eingabeaufforderungen verfasst, KI-Ergebnisse überprüft oder versteht, wo die Technologie Fehler machen kann.
Wie wir damit umgehen: Wir schulen Lehrkräfte und anderes Bildungspersonal darin, KI zu nutzen, deren Ergebnisse zu überprüfen und zu verstehen, wo menschliches Urteilsvermögen nach wie vor erforderlich ist
Selbst nützliche KI-Anwendungen im Bildungsbereich lassen sich möglicherweise nur schwer einführen, wenn sie zusätzliche Schritte erfordern oder nicht zur Arbeitsweise von Lehrkräften und Mitarbeitern passen.
Wie wir das angehen: Zunächst untersuchen wir, wie Lehrkräfte und Mitarbeiter arbeiten und wo sich KI in ihre täglichen Aufgaben einfügen sollte. Anschließend testen wir die Lösung mit einer kleinen Gruppe zukünftiger Nutzer, sammeln Feedback und passen sie an, bevor wir sie in größerem Umfang einführen.
Schüler und Studenten können generative KI nutzen, um Aufgaben zu erledigen, Aufsätze zu schreiben oder Fragen zu beantworten, ohne die Arbeit selbst zu leisten. Dies kann es Lehrkräften erschweren, einzuschätzen, was ein Schüler oder Student tatsächlich weiß.
So gehen wir damit um: Wir arbeiten mit Bildungsanbietern zusammen, um eine akzeptable Nutzung von KI zu definieren und diese Regeln in die Lösung zu integrieren. Dazu kann gehören, die KI auf Hinweise und Erklärungen zu beschränken, die Nutzung der integrierten KI zu verfolgen und Plagiatsprüfungen hinzuzufügen.
Es lässt sich leicht nachverfolgen, wie oft ein KI-Tool genutzt wird, doch eine hohe Nutzungsrate bedeutet nicht immer, dass die KI-Lösung gut funktioniert. Bildungsanbieter müssen weiterhin prüfen, ob die Schüler besser lernen, die Lehrer weniger Zeit mit Routineaufgaben verbringen oder weniger Schüler den Anschluss verlieren.
So gehen wir vor: Wir legen gemeinsam mit unserem Kunden vor der Einführung Erfolgskennzahlen fest und vergleichen die Ergebnisse nach der Einführung. Je nach Projekt erfassen wir Noten, Kursabschlüsse, Lernfortschritte der Schüler, die Arbeitsbelastung der Lehrkräfte oder Supportanfragen.
Viele der oben genannten Herausforderungen gelten auch für KI-Projekte in anderen Branchen. Im Bildungsbereich wird KI jedoch zu einem festen Bestandteil der Art und Weise, wie Schüler lernen und mit Bildungsinhalten interagieren.
KI-Systeme im Bildungswesen können sehr persönliche Schülerdaten verarbeiten, darunter Angaben zur Identität, Informationen zu Gesundheit oder Behinderungen, Verhaltensaufzeichnungen und den Lernverlauf. Wenn diese Daten offengelegt oder über ihren ursprünglichen Zweck hinaus genutzt werden, kann die Schule die Kontrolle über sensible Schülerdaten verlieren. Die Datenschutzanforderungen sind noch strenger, wenn Minderjährige betroffen sind, da für deren Daten oft zusätzliche Einwilligungen und Schutzmaßnahmen erforderlich sind.
1) Wir halten die für das Projekt geltenden Vorschriften ein, wie beispielsweise FERPA und COPPA in den USA sowie die DSGVO in der EU. Wenn KI von Schülern mit Behinderungen genutzt wird, kommen Rahmenwerke wie IDEA, Section 504 und ADA zum Tragen. Auch lokale Bildungs- und KI-Vorschriften spielen eine Rolle, da die Anforderungen je nach Markt variieren.
2) Wir legen fest, wann die Einwilligung der Eltern oder des Schülers erforderlich ist, und integrieren diese Einwilligungsschritte in die Lösung.
3) Wir verfolgen einen Ansatz der Datenminimierung, damit die KI nur die Schülerdaten erhält, die sie für eine bestimmte Aufgabe benötigt, anstatt Zugriff auf die gesamte Schülerakte zu haben.
4) Wir legen Berechtigungen basierend auf Benutzerrollen fest, damit Lehrkräfte, Verwaltungsmitarbeiter, Schüler und andere Benutzer nur Zugriff auf die für sie relevanten Informationen haben.
5) Wir prüfen KI-Dienste von Drittanbietern sorgfältig, einschließlich der Frage, welche Daten sie erhalten, wo diese verarbeitet werden und ob sie Eingabeaufforderungen oder Ausgaben speichern.
KI kann falsche Antworten liefern, wenn ihr der Kontext fehlt, die Daten unvollständig sind oder sie keinen Zugriff auf die richtigen Lernmaterialien hat. In solchen Fällen kann sie dennoch eine Antwort generieren, die korrekt klingt. Wenn Schüler ihr vertrauen, lernen sie möglicherweise falsche Informationen, verstehen ein Thema falsch oder wiederholen denselben Fehler bei zukünftigen Aufgaben.
Und wenn die Daten, die zum Trainieren oder zur Unterstützung der KI verwendet werden, Verzerrungen enthalten, erhalten bestimmte Gruppen von Schülern möglicherweise weniger genaue Rückmeldungen, Bewertungen oder Empfehlungen. Dies kann sich auf ihre Noten, den Zugang zu Unterstützung oder ihren Lernweg auswirken.
Was ich bei Innowise sehe, ist, dass ein Großteil des Fachwissens, das wir benötigen, bereits vorhanden ist. Meine Kollegen und ich haben bereits an Projekten mit generativer KI, LLMs, Predictive Analytics, Computer Vision, Automatisierung und Bildungssoftware gearbeitet. Wir fangen also in der Regel nicht bei Null an; wir haben immer jemanden, der sich bereits mit einem ähnlichen technischen Problem beschäftigt hat.
Ich würde sagen, das Team ist unser größter Vorteil. Wir verfügen über mehr als 3.500 Spezialisten im eigenen Haus in den Bereichen KI, Daten, Softwareentwicklung, Qualitätssicherung, DevOps, Design und anderen Bereichen. Das verschafft uns große Flexibilität: Wir können schnell ein Team zusammenstellen, innerhalb weniger Tage neues Fachwissen einbringen oder die Teamzusammensetzung im Zuge des Projektwachstums anpassen, ohne einen weiteren Anbieter hinzuziehen zu müssen.
Wenn Sie darüber nachdenken, KI in Ihrem Bildungsprodukt oder Ihren Bildungsprozessen einzusetzen – sei es zur Unterstützung von Schülern, zur Entlastung von Lehrkräften oder zur Automatisierung von Routineaufgaben –, sind wir für Sie da.
Client review
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KI im Bildungswesen bedeutet, KI-Tools einzusetzen, um Schüler, Lehrer und Bildungsanbieter zu unterstützen. Sie kann dabei helfen, Themen zu erklären, Aufgaben zu korrigieren, Fragen zu beantworten, den Lernfortschritt der Schüler zu verfolgen und routinemäßige Verwaltungsaufgaben zu erledigen.
Zu den gängigen Anwendungsbereichen von KI im Bildungswesen zählen KI-Tutorien, adaptives Lernen, automatisierte Benotung, Unterrichtsplanung, Chatbots zur Schülerbetreuung, Sprachenlernen, Fortschrittsüberwachung und routinemäßige Verwaltungsaufgaben.
Zu den wichtigsten Vorteilen des Einsatzes von KI im Bildungswesen zählen personalisierteres Lernen, schnelleres Feedback, weniger Routinearbeit für Lehrkräfte, eine bessere Unterstützung der Schüler sowie ein leichterer Zugang zum Lernen für Menschen mit unterschiedlichen Bedürfnissen.
KI wird weltweit bereits in Grund- und weiterführenden Schulen, an Universitäten und in Ausbildungsprogrammen eingesetzt, auch wenn der Grad der Nutzung von Einrichtung zu Einrichtung noch unterschiedlich ist. Zu den Beispielen für den Einsatz von KI im Bildungswesen zählen der „Virtual Peer“ der Macquarie University zur Unterstützung von Studierenden, Microsoft Copilot an der Grundschule in Aš für Unterricht und Übersetzungen sowie KI-Nachhilfe mit Copilot für Schüler der Oberstufe in Nigeria.
Zu den Hauptrisiken zählen der Datenschutz bei Schülerdaten, fehlerhafte oder voreingenommene KI-Antworten sowie die Gefahr, dass sich Schüler zu sehr auf die KI verlassen, anstatt Aufgaben selbstständig zu durchdenken. Schulen und Hochschulen benötigen zudem klare Regeln dafür, wie KI eingesetzt werden darf, wann eine Person die Ergebnisse überprüfen sollte und wie Anforderungen wie FERPA, DSGVO und COPPA erfüllt werden können.
Schulen und Hochschulen erzielen in der Regel bessere Ergebnisse, wenn sie bei dem Problem ansetzen, das die größten Schwierigkeiten bereitet. Ist die Arbeitsbelastung der Lehrkräfte das Hauptproblem, können sie sich auf die Benotung oder die Unterrichtsvorbereitung konzentrieren. Benötigen die Schüler mehr Unterstützung, sind KI-Tutor*innen oder Chatbots möglicherweise sinnvoller. Sobald klar ist, wie KI im Bildungsbereich sinnvoll eingesetzt werden kann, besteht der nächste Schritt darin, die Daten, Systeme und Datenschutzanforderungen zu prüfen und zu untersuchen, wie sich die Lösung in den Arbeitsalltag einfügen lässt, bevor sie in größerem Umfang eingeführt wird. Ein erfahrener Entwicklungspartner kann dabei helfen.
Die Zukunft der KI im Bildungswesen wird wahrscheinlich darin bestehen, KI zu einem festen Bestandteil des Lernens und des Arbeitsalltags zu machen. Es wird erwartet, dass der Markt von $8,3 Milliarden im Jahr 2025 auf $57,2 Milliarden bis zum Jahr 2033, wobei personalisiertes Lernen und KI-gestützte Nachhilfe zu den wichtigsten Wachstumsbereichen zählen. Lehrkräfte werden weiterhin eine zentrale Rolle spielen, und Schulen müssen in KI-Schulungen, klare Regeln und einen verantwortungsvollen Umgang mit KI investieren. Die Akzeptanz wird unterschiedlich ausfallen, da viele Einrichtungen nach wie vor mit knappen Budgets, veralteten Systemen, Datenschutzanforderungen, Bedenken hinsichtlich der akademischen Integrität und einem Mangel an KI-Kompetenzen zu kämpfen haben.
Die für die Entwicklung eines einfachen KI-Systems für den Bildungsbereich erforderlichen Anfangsinvestitionen könnten zwischen $15.000 und $20.000+ liegen. Der endgültige Preis hängt von mehreren Faktoren ab, darunter dem Umfang der Arbeiten, den KI-Fähigkeiten, der Datenvorverarbeitung, der Integration in LMS- oder SIS-Plattformen, der Verwendung maßgeschneiderter Modelle, Sprach- und Avatar-Funktionen sowie den Sicherheitsanforderungen.
