Digitaler intelligenter Assistent für Studium und Lehre
Ein erfolgreiches Studium setzt eine effiziente Studienorganisation voraus. Dies gelingt gerade in Szenarien des Distanzlernens nicht allen Studierenden. Der gegenseitige Ansporn und die Gelegenheit für informelle Kommunikation mit ProfessorInnen und KommilitonInnen fehlen und die Informationsbeschaffung wird schwieriger. Auch sind die Informations- und Beratungsangebote der Hochschulen in der Regel noch nicht so weit digitalisiert wie deren Lehrangebote. Im Vorhaben DIAS soll ein Digitaler intelligenter Assistent für Studium und Lehre entwickelt werden. Der KI-basierte Assistent soll Studierende begleiten, sie motivieren und sie befähigen, ihr Studium besser zu organisieren und erfolgreich abzuschließen. Er dient ihnen als Planer, Kommunikator, Analysator und Motivator. Der Assistent wird in enger Zusammenarbeit mit allen Stakeholdern entwickelt und modellhaft in zwei Studiengängen der HS Ansbach erprobt. Als Ausgabekanäle sollen an der HS Ansbach beispielhaft eine App und ein Informationsterminal umgesetzt werden. Nach erfolgreichem Projektverlauf ist eine Implementierung in der gesamten Hochschule geplant. Die Open Source-basierte Entwicklung soll zudem weiteren Hochschulen und Bildungseinrichtungen zur Nutzung offenstehen.
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Datenbanken und Systeme erlernen
Mit DuSter werden Studierenden NOSQL-Datenbanken und deren Hintergrundprozesse auf Rechenclustern zu Lehrzwecken zugänglich gemacht. In der Praxis werden Datenbanken immer häufiger auf firmeneigenen Clustern oder Cloud-Providern bereitgestellt und möglicherweise ausschließlich extern betrieben. Dennoch ist es in der Informatikausbildung von Bedeutung, die verwendeten Methoden und Eigenschaften solcher Systeme fest in den Lehrplan zu integrieren. Der Betrieb von verteilten Systemen ist jedoch mit einem hohen Aufwand und Kosten verbunden. Selbst wenn eigene oder gemietete Systeme verfügbar sind, können die internen Abläufe der verwendeten Software nicht einfach beobachtet werden. Das Ziel von DuSter ist es, die Eigenschaften und das Verhalten von NOSQL-Datenbankclustern in die Lehre zu integrieren. Dazu werden die Prozessabläufe für den Unterricht simuliert und erläutert. Fortgeschrittene Nutzerinnen und Nutzer haben zudem die Möglichkeit, bewusst Fehlerquellen wie den Ausfall eines Knotens in das Lehrsystem einzubauen, um die Auswirkungen auf den Betrieb zu beobachten und anschließend Lösungen für die Wiederherstellung zu entwickeln, ohne ein echtes System zu gefährden.
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