Projekte

DIAS – Der digitale Studienassistent

Im Oktober 2021 startete 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, einer SmartStudy App und weiteren Modellen ein. Studierende können unter anderem über die Homepage der Hochschule sowie einem Hologramm und eines Terminals auf dem Gelände der Hochschule mit DIAS interagieren.

DIAS Funktionen

Zielsetzung und Evaluation

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

Das ausführliche Evaluationskonzept kann hier eingesehen werden:

Projektansatz

Für die Entwicklung des Chatbots wird der sogenannte Conversation Driven Design (CDD) Ansatz genutzt. CDD ist ein Prozess, bei dem die KI durch die Anwendung und das Feedback der Nutzer stetig verbessert wird. Um einen KI-Assistenten zu entwickeln, muss dieser den Nutzenden verstehen können. Dafür setzt das CDD genau beim Nutzenden an: In jeder Phase der Chatbot-Entwicklung orientiert sich der Bot direkt beim tatsächlichen Nutzenden 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 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! Dadurch hilft im besten Fall nicht nur der Bot dem Nutzenden, sondern der Nutzende auch dem Bot.

DIAS 1.0

Die erste Instanz des virtuellen Assistenten wurde auf Basis der RASA-Plattform entworfen. Hierbei wurde ein Machine Learning Modell mit Beispielen trainiert, welche das Modell entsprechend der Intention klassifiziert. Abhängig vom Intent wird eine passende Antwort ausgegeben. Mit jeder richtigen Antwort steigt das Confidence Level der Zuordnung. Implementiert wurden zudem Knowledge Graphen. Sie ermöglichen die Verbindung heterogener Daten aus unterschiedlichen Quellen. Aus diesem Grund eignen sie sich insbesondere für die Anwendung an Universitäten, die viele verschiedene Informationsquellen kombinieren müssen.

DIAS 2.0

Im Laufe des DIAS-Projekts entstanden innovative Technologien im NLP-Bereich wie beispielsweise performantere Modelle und Frameworks, welche größere Sprachmodelle zugänglich machen. Durch Generative KI-Modelle wie ChatGPT stiegen Möglichkeiten zur Innovationsfähigkeit an, sodass eine zweite Version des Assistenten entwickelt wurde.
Die Architektur des DIAS 2.0 basiert auf der Nutzung eines LLM (Large Language Model) in Verbindung mit dem ReAct-Framework. Dieses ermöglicht dem Sprachmodell Tools zu nutzen, welche Informationen aus Datenbanken bereitstellen, die das Sprachmodell zur Generierung einer Antwort nutzen kann. Damit können Fragen in einer natürlich wirkenden Konversation präzise und dynamisch beantwortet werden. Die grundlegenden sprachlichen Fähigkeiten eines LLMs ermöglichen die regelmäßige Aktualisierung der Datenbanken, um dem Sprachmodell Zugang zu den neuesten Informationen zu ermöglichen.

Projektfortschritt

Projektstand November 2023: Nach der Teamfindung und verschiedenen Workshops zur agilen Arbeitsweise im Projekt wurde die Infrastruktur und Architektur des Assistenzsystems festgelegt. Essenziell zur Aufstellung der Anforderungen war die Einbeziehung der Studierenden durch eine Fokusgruppe. Darauf basierend wurde der Kommunikator auf der Startseite der Hochschule gelauncht und bereits mehrfach aktualisiert. Der Chatbot steht ebenso vor Ort durch ein Terminal im Gebäude 54 zur Verfügung. Enthalten sind neben der Beantwortung allgemeiner Fragen, ebenso Lerntipps und eine Ausführung der Analysatorfunktion d. h. die Studienfortschrittsprognose. Ebenso erfolgte die Weiterentwicklung der Planer- und Motivatorfunktion durch die finale Version der SmartStudy App.
Anstöße zu Anpassungen erfolgen kontinuierlich im Rahmen der Evaluation. Die Aktualisierung der Modelle entwickelten sich daher durch das Feedback einer weiteren Fokusgruppe zu den Analysator Modellen sowie eine Feedbackumfrage zum Kommunikator und Einzelinterviews zur Anwendung der SmartStudy App. Zuletzt wurde der Intelligente Assistent mit allen Modellen an fünf Modellstudiengängen der HS Ansbach getestet. Hierzu wird derzeit die Auswertung finalisiert. In den nächsten Monaten sind die Aufstellung eines Hologrammes, weitere Anpassungen sowie Evaluationsmaßnahmen zur kontinuierlichen Wirkungsanalyse aller Funktionen geplant.

DIAS Zugang

Vor Ort ist DIAS über ein Hologramm (derzeit Testphase) und ein Terminal (Gebäude 54) verfügbar. Der intelligente Assistent steht zudem rund um die Uhr auf der Startseite der Hochschule Ansbach zur Verfügung. Dabei kann innerhalb des intelligenten Chatbots das Analyse-Model zur Studienfortschrittsprognose mit der Eingabe "Fortschrittsprognose" aufgerufen werden. Weiterhin ist das zweite Analyse-Model, ein Quiz Model zur Reflektion des Lernfortschritts, in den DIAS Chatbot implementiert (derzeit Evaluierungsphase).

Im Fokus das Selbstmanagement des eigenen Lernverhaltens und die eigene Motivation zu erhöhen, steht die SmartStudy App. Als Stand Alone App findet hier keine Datenspeicherung und -einsicht seitens DIAS statt, sodass die Daten ausschließlich beim Nutzer bleiben. Im Folgenden besteht die Möglichkeit die SmartStudy App runterzuladen:

Smart Study App:

Datei	Modell	Stand
DIAS-Android.apk	Smart Study App Android Version	12.12.23
DIAS-Windows.zip	Smart Study App Windows Version	12.12.23
Kurzanleitung.pdf	Kurzanleitung	12.12.23
SmartStudy-TutorialVideo.mp4	Tutorial Video	12.12.23