Eine Studie des Centrums für Hochschulentwicklung (CHE) zeigt, dass Künstliche Intelligenz (KI) an Hochschulen immer mehr zum Studienalltag gehört: Etwa zwei Drittel der Studierenden nutzen KI-Tools wie ChatGPT mindestens einmal in der Woche, ein Viertel sogar täglich. Doch die Nutzung hat auch Schattenseiten: Die Kompetenz Studierender, eigenständig Texte zu verfassen, hat seitdem deutlich abgenommen. An dieser Stelle setzt das THM-Forschungsprojekt TextAid an.
Das seit Jahren am Fachbereich Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften (MNI) eingesetzte intelligente Tutorensystem mit dem Namen Feedbacksystem soll Studierende beim Verfassen wissenschaftlicher Texte mit gezieltem, lernförderlichem Feedback unterstützen. Die Idee von Prof. Dr. Harald Ritz ist, die KI zum Coach zu machen. Prof. Dr. Frank Kammer, ein weiterer Projektleiter und ebenfalls Professor für Wirtschaftsinformatik, schildert seine Beobachtungen aus der Lehre: „Die Studierenden benutzen ohnehin KI und lassen ihre Texte von einer KI schreiben – besser ist es, wenn sie durch die KI-Hilfestellungen bekommen, wie sie sich verbessern können, statt fertiger Texte.“ Im Gegensatz zu klassischen KI-Tools wie ChatGPT soll TextAid den Lernprozess begleiten.
Besonderen Wert legt das Team auch auf das Thema Datenschutz: „Unsere Server stehen nicht irgendwo in den USA, sondern bei uns an der THM“, betont Kammer. „TextAid wird ein THM-interner, kostenfreier und datenschutzkonformer Schreibkompetenz-Coach. Dieser Coach soll auf Rückfragen der Studierenden reagieren können und selbstständig weiterlernen“, ergänzt Prof. Dr. Markus Siepermann, ebenfalls Projektleiter und Professor für Wirtschaftsinformatik.
Pia Georgiew, Doktorandin und Mitarbeiterin im Projekt, erläutert: „In frühen Schreibphasen treten oft ähnliche, einfach zu erkennende Fehler auf, die zeitaufwendig mit Standardkommentaren von Lehrenden korrigiert werden. Hier setzt TextAid an: Es unterstützt bei diesen Anfängerfehlern und entlastet so Lehrende.“ TextAid soll als vorgeschaltete Instanz vor Dozierenden fungieren: „Wir wollen mehr Zeit für das Wesentliche ermöglichen.“
Der Mehrwert für Studierende: sofortiges Feedback, das rund um die Uhr verfügbar und beliebig häufig abrufbar ist. Neben der Überprüfung formaler Qualitätsaspekte wie Rechtschreibung, Zeichensetzung, einheitlicher Abkürzungen oder dozentenspezifischer Vorgaben wie der Zitation soll TextAid beim präzisen Formulieren von Forschungsfragen und Überschriften Unterstützung liefern, Hinweise zur Verbesserung der Argumentationsstruktur geben und somit Inhalt und Struktur studentischer Arbeiten helfen zu verbessern. Dazu soll der KI-Tutor einfache Hinweise zu Übergängen, Nachvollziehbarkeit und Verständlichkeit geben.
Doch wie genau funktioniert das System technisch? „Zuerst wird das Textdokument in verschiedene Kapitel zerlegt – Unterkapitel, Absätze und Sätze“, erläutert Georgiew. Im Anschluss wird der Text zusammengefasst und getaggt. Daraufhin analysieren spezialisierte KI-Modelle – jede KI ist auf einen Bereich trainiert – die Blöcke auf Themenbezug, Nachvollziehbarkeit, Sprache und zeigen gefundene Fehler. Der Feedbackgenerator fasst die Fehler zusammen, priorisiert Probleme und erzeugt konkrete, lernförderliche Rückmeldungen priorisiert nach Wichtigkeit. Das ermöglicht ein adaptives Lernen. „Ziel ist es auch, eine Chatfunktion hinzuzufügen und so den Studierenden die Möglichkeit zu geben, Rückfragen zu stellen“, berichtet Kammer.
TextAid wird für zwei Jahre mit rund 370.000 Euro durch die Stiftung Innovation in der Hochschullehre (StIL) im Rahmen der Förderlinie Freiraum unterstützt. Das Projekt ist Teil der Weiterentwicklung des Feedbacksystems, welches Studierende in verschiedensten Lehrveranstaltungen unterstützt. TextAid baut auf dem Vorgänger-Projekt Easy Tutor auf, welches Studierenden intelligentes Feedback zu SQL- und Excel-Aufgaben gibt.
Eine der größten Herausforderungen: Die KI zu trainieren und genügend Beispiele für Feedback aus wissenschaftlichen Texten zusammenzutragen. Deshalb bittet das Team um Mithilfe: Studierende oder Lehrende können Vorentwürfe von Seminar- und Abschlussarbeiten mit Verbesserungshinweisen (beispielsweise in Form von Word-Kommentaren) einreichen, um die Grundlage für die KI weiter zu verbessern: https://frits.mni.thm.de/s/text-mit-kommentaren.