Seit Oktober 2021 läuft das Projekt DIAS an der Hochschule Ansbach mit dem Ziel Studierende zu begleiten, zu motivieren und zu befähigen, das Studium besser zu organisieren und erfolgreich abzuschließen. DIAS nimmt dabei verschiedene Funktionen als Planer, Motivator, Analysator und Kommunikator in Form eines KI-basierten Chatbots ein.
Studierende können über verschiedene Messengerdienste, das Learning Management System Moodle, die Homepage der Hochschule, ein Hologramm und Terminals auf dem Gelände der Hochschule mit DIAS interagieren.

DIAS Funktionen

PLANER

Vorschläge zur Studienplanung

Erstellung von Lernplänen

Erinnerungsfunktion

 

 

MOTIVATOR

Lernmotivation durch Success Coins

Vergabe von Badges

Gamification Elemente

 

 

ANALYSATOR

Studien- und Lernfortschrittsanalyse

Prüfungsauswertungen

Anonymisierte Auswertungen zum Lernverhalten einer Kohorte

 

 

KOMMUNIKATOR

Kommunikationsplattform für die gesamte Hochschule

Chatbot-Funktion

Beantwortung individueller und genereller Fragen

Weiterleitung zur richtigen Beratungs- und Antragsstelle

Weitergabe hilfreicher ungefragter Informationen

Frühwarnsystem mit Push-Nachrichten

Zielsetzung

• Förderung der individuellen Betreuung
• Entlastung der Verwaltung und der Lehrenden
• Senkung der Abbrecherquote
• Förderung des Informationsflusses
• Steigerung der Motivation
• Unterstützung des Selbstmanagement
• Steigerung der leichteren und transparenteren Informationsbeschaffung

Projektfortschritt

Projektstand Mai 2022: Nach der Teamfindung und verschiedenen Workshops zur agilen Arbeitsweise im Projekt wurde die Infrastruktur und Architektur des Assistenzsystems festgelegt. Darauf basierend konnte bereits ein erster Prototyp des Kommunikators entwickelt werden, welcher im Mai auf der Website der Hochschule gelauncht wurde. In die erste Version des Bots konnte auch das Feedback einer Fokusgruppe mit Studierenden aufgenommen werden

 

KommunikatorMotivatorPlanerAnalysator

Erstellung Persona DIAS

Sprachverständnis und Verarbeitung

Integration Prototyp Chatbot auf Website

Erfassung und Priorisierung  der Teilfunktionen

Konzeptentwürfe

 

Erfassung und Priorisierung  der Teilfunktionen

Konzeptentwürfe

Erfassung und Priorisierung  der Teilfunktionen

 

Projektablauf

Conversation Driven Design

Conversation Driven Design (CDD) ist ein Prozess, bei dem die KI durch die Anwendung und das Feedback der Nutzer stetig verbessert wird. Dieser Ansatz wird für die Chatbotentwicklung verwendet und damit auch für den DIAS.
Um einen KI Assistenten zu entwickeln, der mit dem Nutzer interagiert, muss dieser den Nutzer verstehen können. Dafür setzt das CDD genau beim Nutzer an: In jeder Phase der Chatbot-Entwicklung orientiert sich der Bot direkt beim tatsächlichen Nutzer und lernt bei jeder Konversation dazu, was dieser möchte und wie er es sagt. So passt sich der Bot an die Sprache und das Verhalten der Nutzer an.
Indem wir als Entwickler diese anonymisierten Unterhaltungen, ohne jegliche personenbezogenen Daten, überwachen und zu weiteren Trainingszwecken verwenden, können Fehler oder Lücken direkt erkannt werden. So wird der Chatbot stetig besser - learning by doing!
Somit hilft im besten Fall nicht nur der Bot dem Nutzer, sondern der Nutzer auch dem Bot. Also probiere DIAS am besten direkt mal aus und falls er die Frage jetzt noch nicht beantworten kann, kann er das vielleicht schon beim nächsten Mal!

Ansprechpartner

Prof. Dr. Sigurd Schacht – Studiengangsleiter Angewandte Künstliche Intelligenz und Digitale Transformation (KDT)

Prof. Dr. Sigurd Schacht

Studiengangsleiter Angewandte Künstliche Intelligenz und Digitale Transformation (KDT)

0162 2304401 Retti 063 (Rettistraße 56, 91522 Ansbach) nach Vereinbarung vCard

Prof. Dr. Sigurd Schacht

Prof. Dr. Sigurd Schacht – Studiengangsleiter Angewandte Künstliche Intelligenz und Digitale Transformation (KDT)

Studiengangsleiter Angewandte Künstliche Intelligenz und Digitale Transformation (KDT)

Funktionen:

  • Studiengangsleiter Angewandte Künstliche Intelligenz und Digitale Transformation (KDT)
  • Studienfachberatung Angewandte Künstliche Intelligenz und Digitale Transformation (KDT)
  • Professor Innovation und Entrepreneurship (IUE)
  • Professor Smart Energy Systems (SES)
  • Koordinator der Fakultät Wirtschaft Zentrum für angewandte KI und Transfer (AN[ki]T)

Lehrgebiete:

  • Angewandte Künstliche Intelligenz
  • Digitale Geschäftsprozesse
  • Digitale Transformation und Change Management

Vita:

Sigurd Schachts Lehre und Forschung ist fokussiert auf die Anwendung der Verfahren der künstlichen Intelligenz in Unternehmen und Gesellschaft. Vor seiner Tätigkeit an der HS Ansbach, war er Professor an der HS Heilbronn und langjährig bei zwei der BIG-4-Prüfungsgesellschaften tätig.

Publikationen:

  • Schacht, S., & Lanquillon, C. (2019). Blockchain und maschinelles Lernen. Springer Vieweg.
  • Schacht S. (2019): Blockchain eine Einführung. Wirtschaftsmagazin w.news der IHK Heilbronn.
  • Schacht S. et. al (2018): Predictive IT-Service Operation. In Loose T. (Hrsg.): Tagungsband Workshop 2018 ASIM/GI-Fachgruppe, Heilbronn 2018
  • Huettner O., Lanquillon C., Schacht S. (2018): Towards State of the Art in open-set Face Identification. In Loose T. (Hrsg.): Tagungsband Workshop 2018 ASIM/GI-Fachgruppe, Heilbronn 2018
  • Lanquillon, C; Schacht, S. (2016): A Big Data Change Detection System, in: Hertweck, D./ Decker, C. (Hrsg.): Digital Enterprise Computing 2016, Lecture Notes in Informatics (LNI), Gesellschaft für Informatik, Bonn 2016
  • Schacht, S., Lanquillon, C., Schmieder K., Effenberger J. (2016): Business element management as necessary part of the digital transformation in enterprises. 09/2016, DOI: 10.13140/RG.2.2.22864.00004
  • Schacht, S.; Küller, P. (2015): Enterprise Architecture Management und Big Data, in Dorschel, J. (Hrsg.): Praxishandbuch Big Data: Wirtschaft – Recht – Technik, Springer Gabler, 2015
  • Schacht, S. (2015): Von Big Data zum Wertbeitrag für das Unternehmen. Deloitte & Touche Unternehmergespräche Mai 2015, Nürnberg.
  • Schacht, S. (2008): Die Genossenschaften im Wettstreit der Unternehmensformen in ausgewählten EU-Staaten. Forschungsinstitut für Genossenschaftswesen an der Universität Erlangen-Nürnberg, 2008.
Prof. Dr. Torsten Schmidt – Studiengangsleiter Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)

Prof. Dr. Torsten Schmidt

Studiengangsleiter Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)

0981 4877-262 51.1.5 nach Vereinbarung vCard

Prof. Dr. Torsten Schmidt

Prof. Dr. Torsten Schmidt – Studiengangsleiter Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)

Studiengangsleiter Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)

Funktionen:

  • Studiengangsleiter Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)
  • Professor Wirtschaftsingenieurwesen (WIG)
  • Mitglied Fakultätsrat Technik
  • Beauftragter für Studierende mit Behinderung und chronischen Erkrankungen

Lehrgebiete:

  • Künstliche Intelligenz / Maschinelles Lernen
  • Deep Medicine
  • Automatisierungstechnik
  • Mathematik 1 / 2
  • Physik 1 / 2

Forschungsgebiete:

  • Natürliche Sprachassistenten und deren Anwendungen
  • Effektive Lernalgorithmen für kleine und kleinste Datenmengen
  • KI Greybox-Modelle / Modellprädiktive Algorithmen
  • Algorithmen des Human Arguing und Human Reasoning
Mascha-Lea Fersch – Wissenschaftliche Mitarbeiterin Didaktik (Projekt DIAS)

Mascha-Lea Fersch

Wissenschaftliche Mitarbeiterin Didaktik (Projekt DIAS)

01622039566 nach Vereinbarung vCard

Mascha-Lea Fersch

Mascha-Lea Fersch – Wissenschaftliche Mitarbeiterin Didaktik (Projekt DIAS)

Wissenschaftliche Mitarbeiterin Didaktik (Projekt DIAS)

Funktionen:

Wissenschaftliche Mitarbeiterin Didaktik, Projekt DIAS

Johannes Holzschuh

Johannes Holzschuh – Labor- / Dateningenieur im Projekt DIAS

Labor- / Dateningenieur im Projekt DIAS

Funktionen:

  • Labor- / Dateningenieur im Projekt DIAS
Sudarshan Kamath Barkur – Wissenschaftlicher Mitarbeiter Projekt DIAS

Sudarshan Kamath Barkur

Wissenschaftlicher Mitarbeiter Projekt DIAS

RET 063, Rettistraße 56, 91522 Ansbach nach Vereinbarung vCard

Sudarshan Kamath Barkur

Sudarshan Kamath Barkur – Wissenschaftlicher Mitarbeiter Projekt DIAS

Wissenschaftlicher Mitarbeiter Projekt DIAS

Funktion

  • Wissenschaftlicher Mitarbeiter Projekt DIAS
Betiel Woldai – Wissenschaftliche Mitarbeiterin - IT Projektmanagement (Projekt DIAS)

Betiel Woldai

Wissenschaftliche Mitarbeiterin - IT Projektmanagement (Projekt DIAS)

Retti 063, Rettistraße 56, 91522 Ansbach nach Vereinbarung vCard

Betiel Woldai

Betiel Woldai – Wissenschaftliche Mitarbeiterin - IT Projektmanagement (Projekt DIAS)

Wissenschaftliche Mitarbeiterin - IT Projektmanagement (Projekt DIAS)

Funktionen:

  • Wissenschaftliche Mitarbeiterin - IT Projektmanagement (Projekt DIAS)