KIgUEBA
KI gestützte überbetriebliche Ausbildung
„KIgUEBA“ ist ein Projekt des Bildungszentrums Schweinfurt der Handwerkskammer Unterfranken, gemeinsam mit dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI). Ziel des Projektes: Künstliche Intelligenz (KI) in die überbetriebliche Ausbildung (ÜBA) implementieren und Methoden entwickeln, die unterschiedliche Lernniveaus aufgreifen.
Ausgangslage
Ob Gesichtserkennung auf dem Smartphone, das Smart-Home-System oder der Staubsaugerroboter – neue Technologien verändern unseren Alltag und Beruf. Künstliche Intelligenz ist inzwischen fester Bestandteil unseres Lebens und wird in großem Tempo vorangetrieben. Dabei gewinnt sie auch für Bildungsprozesse stark an Bedeutung: KI-gestütztes Lernen eröffnet vielfältige Möglichkeiten für neue didaktische Konzepte, kann individuelles Lernen fördern und die Effizienz des ÜBA-Unterrichts steigern. KI-Kenntnisse müssen daher zunehmend auch in der beruflichen Aus- und Weiterbildung vermittelt und gestärkt werden, denn im Berufsalltag gelebte KI setzt gelernte KI in der Berufsbildung voraus.
Dieser Anforderung möchte das Vorhaben „KIgUEBA“ begegnen, indem es ein digitales und durch künstliche Intelligenz gestütztes tutorielles System in die ÜBA der Metallbauer/-innen im Bereich Schließ- und Sicherungstechnik implementiert.
Ziele
Das Projekt „KIgUEBA“ verfolgt das Ziel, eine „Tracking-KI“ und eine „Tutoring-KI“ in der ÜBA zu nutzen, um die Lernenden passgenau und in Echtzeit im Lernprozess zu unterstützen. Die KI beurteilt die Handlungen der Auszubildenden und stellt dadurch den jeweiligen Lernstand fest. Darauf basierend soll sie an den individuellen Lernstand angepasste intelligente Lernunterstützung anbieten und damit sowohl eine Über- als auch Unterforderung der Lernenden vermeiden.
Das Projekt nimmt auch eine Betrachtung vor, wie die entwickelten KI-Lernsysteme (unter Berücksichtigung der Besonderheiten des jeweiligen Berufsbildes) sinnvoll auf andere Gewerke übertragen werden können. Zudem wird ein Workshop für Entscheider/-innen und Ausbilder/-innen entwickelt. Dieses differenzierte Kurskonzept zielt darauf ab, Entscheider/-innen bei der Einführung von KI in Bildungseinrichtungen zu unterstützen und Ausbilder/-innen die erforderlichen Kompetenzen für den Einsatz von KI im Kontext der ÜBA zu vermitteln.
Projektschritte und -umsetzung
„KIgUEBA“ greift ein Szenario (Kundenauftrag) aus dem Metallbau auf – die Montage einer barrierefreien Brandschutztür aus Glas. In dem praxisnahen Szenario werden konkrete Arbeitsschritte der Auszubildenden samt Emotionen, Gestik und Mimik sowie Arbeitstempos mittels KI getrackt und ausgewertet. Dadurch können den Auszubildenden situativ Hinweise für konkrete Arbeitsschritte gegeben werden. Bei Bedarf können Auszubildende auf ein weiteres KI-Tool – einen „Lernbuddy“ – zurückgreifen, um eine adaptive, individuelle Unterstützung zu bekommen. Der Lernbuddy orientiert sich dabei am Stand des Arbeitsfortschritts sowie an den individuellen Merkmalen (z. B. Sprache) der Lernenden.
Dazu wird das Projektteam unter anderem…
- … diverse Ausstattung beschaffen, darunter Kameras für das Tracking der Lernprozesse am Türsystem und Extended Reality (XR)-Brillen für die Beobachtung von Gestik und Mimik der Lernenden.
- …einen Content-Pool mit Kursinhalten für KI-Trainingsszenarien erstellen
- …zwei KI-Systeme (Tracking und Tutoring) entwickeln
- … KI-Lernstationen einrichten
- … die Ausbildenden sozial-pädagogisch begleiten
Innovation
Das Innovative am Projekt ist die Bereitstellung KI-gestützter Lernwege mit situativer und individualisierter Diagnostik. Damit wird ausprobiert, wie die KI-Anwendung zur Optimierung von Lernprozessen und zur Steigerung der Lerneffektivität sowie zur Nivellierung von heterogenen Lernniveaus beitragen kann.
In Echtzeit gesteuerte Lernbegleitung (EGL)
Die Tracking-KI kommt in Verbindung mit der Methode einer in Echtzeit gesteuerten Lernsituation zum Einsatz. Arbeitsschritte werden in Echtzeit mittels Kameras und Sensoren ausgewertet, um den Lernfortschritt der Auszubildenden anhand von Bewegungs-, Emotions- und Arbeitsfortschrittsdaten oder etwa der Auswahl von Werkzeugen zu erfassen. XR-Technologie und KI werden kombiniert, um den Lernenden situationsgerecht angepasste Informationen in Echtzeit bereitzustellen. Die KI kann situativ Hinweise geben, falls etwas vergessen wurde. Sie passt den Umfang an Unterstützung nach Bedarf an oder verweist bei größerem Unterstützungsbedarf auf das Ausbildungspersonal.
Adaptiv gesteuerte Lernbegleitung (AGL)
Die Tutoring-KI wird bei einer adaptiv gestützten Lernbegleitung angewandt. Das computergestützte System des „Lernbuddys“ unterstützt die Lernenden bei Bedarf im Lernprozess. Er steht z. B. für zusätzliche Fragen zur Verfügung, bietet notwendige Dokumente oder Checklisten an und verweist bei größerem Unterstützungsbedarf auf das Ausbildungspersonal. Die Auszubildenden entscheiden selbst, wann die Hilfe benötigt wird, um weiteres Wissen zu erwerben oder bestimmte Fähigkeiten zu trainieren. Der Output orientiert sich dabei adaptiv am Stand des Arbeitsfortschritts und an den individuellen Merkmalen (z. B. der Sprache) des Lernenden.
Mehrwert
Das Vorhaben möchte die Potenziale der KI hinsichtlich Binnendifferenzierung und Individualisierung ausschöpfen, um eine optimale Lernbegleitung und damit eine qualitativ hochwertige ÜBA zu gewährleisten. Insgesamt ist durch den Einsatz von KI-Technologie ein Mehrwert für die persönlichen Lernprozesse der Auszubildenden zu erwarten. Lernende können mit den in der ÜBA gewonnenen digitalen Kompetenzen bestmöglich in die berufliche Praxis starten.
Die KI unterstützt das Ausbildungspersonal dabei, auf die unterschiedlichen Bedarfe der Auszubildenden einzugehen und sie individuell zu fördern. Der Lernprozess wird optimiert und effektives Lernen begünstigt. Diese Entwicklung ist insbesondere im Hinblick auf die immer weiter voranschreitende Diskrepanz im Lernniveau der Auszubildenden von großer Bedeutung.
Herausforderungen
Das Projekt dient dazu, die Möglichkeiten und Grenzen des KI-induzierten Lernens in der ÜBA einzuschätzen. KI-gestütztes Lernen bringt viele Potenziale, aber auch Herausforderungen mit sich. Aspekte wie Datenschutz, Datenspeicherung und -nutzung oder die fachliche Neutralität beim Trainieren der KI-Inhalte gilt es zu berücksichtigen. Zudem sollen die Entscheidungen der KI möglichst nachvollziehbar sein (insbesondere für das Lehrpersonal) und die Ausbildenden weiterhin als relevante Bezugspersonen im Lehr-/ Lernprozess zur Seite stehen sowie aktiv in die Projektschritte eingebunden werden.