Erprobung eines MoE- und MultiAgenten-Chatbots als KI-Tutor für die Lehre
Prof. Dr. Mathias Engel
Hochschule für Wirtschaft und Umwelt Nürtingen-Geislingen, Nürtingen
Tobias Leiblein
Hochschule für Wirtschaft und Umwelt Nürtingen-Geislingen, Nürtingen
Lightning Talks – Session II
14:30 Uhr
Der Lightning Talk stellte das Projekt "Käpsele" vor, einen KI-Tutor, der mit einem Multi-Agenten-Ansatz und einem Mix-of-Experts-Sprachmodell arbeitet. Ziel ist es, die Qualität und Akzeptanz digitaler Lehre empirisch zu steigern und innovative didaktische Konzepte hochschulweit umzusetzen. Die Lösung bietet hohe Anpassbarkeit, Kontrolle und Sicherheit und ermöglicht neue Freiräume für individuelles Coaching.
Im Mittelpunkt:
Zentrale Diskussionspunkte zum KI-Tutor "Käpsele"
- Verbesserung der Lehrqualität und Steigerung der Lernleistung
- Individuell anpassbare KI-Tutoren mit Feintuning und eigenem Ökosystem
- Datenschutz, Sicherheit und Kostenersparnis durch abgekapseltes System
- Erhöhung aktiver Lernzeiten und Förderung von Metakognition
- Praxisbeispiele: Einsatz in Programmierkursen, empirischen Methoden, Wirtschaftsrecht und Schreibberatung
- Herausforderungen: Geschwindigkeit, Halluzinationen und technische Einstiegshürden
- Perspektiven: Virtual-Reality-Integration und Anwendung in Studienberatung sowie Fachabteilungen
Didaktische Mehrwerte durch den KI-Tutor "Käpsele"
Der KI-Tutor wurde als hochgradig anpassbare Lösung entwickelt und ermöglicht in Lehrveranstaltungen eine drastische Steigerung der Lernqualität und Akzeptanz. Die Individualisierung erfolgt durch Feintuning und Kontrolle über die verwendeten Sprachmodelle, was insbesondere in heterogenen Lerngruppen Vorteile bringt. Ein zentrales Ziel ist die Erhöhung der aktiven Lernzeit: Studierende interagieren selbstständig mit dem Chatbot, wodurch Lehrende mehr Zeit für individuelles Coaching gewinnen. Die KI unterstützt Metakognition und bietet eine spürbare Verbesserung gegenüber klassischen Seminarformaten.
Technischer und organisatorischer Aufbau:
Sicherheit, Customization und Kosten
Das Käpsele-Ökosystem wurde als abgekapseltes System konzipiert, das Datenschutz und Kontrolle über Datenflüsse sicherstellt. Die Möglichkeit, Sprachmodelle per OpenTuneWeaver zu feintunen, steht auch Nicht-ITlern zur Verfügung. Die Hardware-Infrastruktur erlaubt die gleichzeitige Betreuung von rund tausend Studierenden bei überschaubaren Kosten. Die Lösung basiert auf einem Mix-of-Experts Prinzip: Nur Teile des großen Sprachmodells sind aktiv, was Ressourcen spart.
Praxisbeispiele und Ausblick:
Breiter Einsatz und zukünftige Erweiterungen
Der KI-Tutor kam erfolgreich in Programmierkursen (Python) zum Einsatz sowie bei empirischen Forschungsmethoden, Wirtschaftsrecht und der Studienberatung. Studierende aller Vorkenntnisse konnten eine anspruchsvolle Data Science Pipeline eigenständig umsetzen und waren überrascht über ihre Fortschritte. Für die Zukunft ist eine Virtual-Reality-Umgebung geplant, in der Avatare wie "Hölderlin" oder digitale Zwillinge für die Agrarwirtschaft genutzt werden. Ziel ist, implizites Hochschulwissen verfügbar zu machen und die Studienberatung zu unterstützen. Das komplette Ökosystem einschließlich Prompts, Anleitungen und Videos steht als Open-Source auf GitHub bereit.
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Tags: KI-Tutor, Hochschuldidaktik, Mix-of-Experts, Feintuning, Lernqualität, Digitalisierung, Individualisierung, Datensicherheit, Open-Source, Virtual Reality, Studienberatung, Sprachmodell