PAIge: Der digitale Helfer für Studierende an der TU München

Ein Beitrag von Jan Plüer

PAIge ist ein Chatbot, der Studierenden der Technischen Universität München (TUM) Antworten auf ihre Fragen rund ums Studium gibt. Ob es um Prüfungsanmeldungen, Kursinfos oder Auslandssemester geht – PAIge ist rund um die Uhr verfügbar und sorgt dafür, dass Studierende schnell und direkt die Informationen erhalten, die sie brauchen. Doch was steckt hinter PAIge, wie funktioniert der Chatbot, und was bringt er den Studierenden und der TUM? In diesem Beitrag schauen wir uns an, was PAIge kann, welche Herausforderungen es gibt und wie die Entwicklung ablief.

Warum PAIge ins Leben gerufen wurde

Die TUM School of Management betreut über 6.000 Studierende, und jede Woche gehen rund 600 E-Mails beim Student Support ein. Diese Vielzahl an Anfragen manuell zu beantworten, ist zeitaufwändig und belastet das Support-Team. Um das zu ändern, entstand die Idee für PAIge: ein Chatbot, der typische, immer wiederkehrende Fragen automatisiert beantwortet und so den Support entlastet.

PAIge wurde erstmals im Rahmen eines Hackathons im Dezember 2023 im Microsoft-Headquarter in München vorgestellt. Acht Teams, bestehend aus Studierenden unterschiedlicher Fachrichtungen, entwickelten Prototypen für diesen Chatbot. Der Wettbewerb zeigte das große Potenzial, das ein solcher Bot für den Studierendenalltag und die Hochschulverwaltung haben könnte.

Wie funktioniert PAIge?

PAIge nutzt ein sogenanntes Large Language Model (LLM), das auf einer Vielzahl von Fragen und Antworten trainiert wurde, die typischerweise im Studienalltag vorkommen. Die Grundlage dafür bildeten Datensätze, die aus echten Anfragen und Gesprächen mit Studierenden und dem Support-Team gewonnen wurden. Der Chatbot arbeitet auf der Microsoft Azure OpenAI-Plattform und kann dadurch die Fragen der Studierenden präzise und schnell beantworten. Wenn PAIge einmal nicht die passende Antwort parat hat, wird die Anfrage automatisch an das Support-Team weitergeleitet, das die Studierenden dann individuell unterstützen kann.

Wie PAIge entstand

Die Entwicklung von PAIge war eine teamorientierte und interdisziplinäre Leistung. Der Hackathon in München war der Startpunkt: Acht Teams hatten 72 Stunden Zeit, um erste Prototypen für den Chatbot zu entwickeln. Das Gewinnerteam setzte auf eine personalisierte Ansprache und schaffte es, die Distanz zwischen Mensch und Maschine zu verringern. Studierende formulierten ihre Fragen, und PAIge konnte innerhalb von Sekundenbruchteilen eine Antwort liefern. Ein weiterer Vorteil: Die Entwicklung zielte darauf ab, Fragen zu erkennen, die häufig auftreten, um PAIge kontinuierlich zu verbessern.

Ein weiterer Meilenstein war die enge Zusammenarbeit mit Partnern wie Microsoft Deutschland und dem Bayerischen Staatsinstitut für Hochschulforschung. Microsoft stellte nicht nur die technische Infrastruktur zur Verfügung, sondern unterstützte das Projekt auch bei der Programmierung und der datenschutzrechtlichen Gestaltung. Das Bayerische Staatsinstitut für Hochschulforschung begleitete das Projekt wissenschaftlich und half dabei, die Bedürfnisse der Studierenden und der Verwaltung genau zu erfassen.

Wofür PAIge genutzt wird

1. Echtzeit-Antworten: PAIge liefert auf häufig gestellte Fragen sofort eine Antwort. Typische Anfragen drehen sich um Prüfungsanmeldungen, Kursbelegungen oder die Planung eines Auslandssemesters.
2. Entlastung des Supports: Durch die Automatisierung der wiederkehrenden Fragen bleibt dem Support-Team mehr Zeit, um sich auf komplexere Anliegen zu konzentrieren.
3. Zugang für alle: PAIge steht allen Studierenden der TUM zur Verfügung und ist jederzeit über die Website zugänglich, was das Suchen nach Antworten einfacher und schneller macht.

Beispielprompt:

I am missing some exams, which Study Progress Requirements do I have to fulfill?

Output von PAIge:

Blick ins Backend und den Code

Hinter den Kulissen arbeitet PAIge mit einer Datenbank und einem speziell entwickelten Code, der den Chatbot in die Lage versetzt, Informationen strukturiert zu durchsuchen und Antworten zu geben. Der Code wurde so optimiert, dass PAIge den Studierenden in einfacher Sprache antworten kann, wobei er relevante Stichwörter und Formulierungen erkennt.

Herausforderungen bei der Entwicklung

Ein wichtiger Punkt bei der Entwicklung von PAIge war die Einhaltung von Datenschutzrichtlinien und die Frage nach der Vermeidung von Fehlern, sogenannten “Halluzinationen”, die auftreten können, wenn ein KI-Modell falsche Informationen generiert. Um dies zu verhindern, musste die Datenbasis sorgfältig geprüft und eine Rückmeldungsschleife integriert werden, die falsche Antworten reduziert.

Was bringt die Zukunft für PAIge?

PAIge ist nur der Anfang einer größeren Vision, KI in die Hochschulverwaltung einzubinden. In den kommenden Jahren soll PAIge um weitere Funktionen erweitert werden, um den Studierenden noch gezielter zu helfen. So könnten zum Beispiel Funktionen für Feedback an das Management der TUM hinzukommen oder die Möglichkeit, Studierenden Vorschläge zur Studienplanung zu geben. Langfristig plant die TUM, PAIge auch als Modell für andere Universitäten zu nutzen, um die digitale Verwaltung von Studierendenfragen deutschlandweit zu verbessern.

Fazit

PAIge zeigt, wie KI im Hochschulalltag konkret helfen kann: Studierende erhalten Antworten auf ihre Fragen schneller und die Mitarbeitenden der TUM werden entlastet. Durch die enge Zusammenarbeit mit Microsoft und anderen Institutionen konnte ein System entwickelt werden, das den Anforderungen an Datenschutz und Benutzerfreundlichkeit gerecht wird. Die Entwicklung von PAIge war dabei ein Gemeinschaftsprojekt, das von der Unterstützung und dem Engagement vieler Studierender und Partner lebte.

Autorenprofil

Jan Plüer engagiert sich mit Leidenschaft für die Vermittlung und Entwicklung generativer KI im Bildungsbereich. Mit verschiedenen Formaten hat er mittlerweile rund 2400 Menschen aus unterschiedlichsten Fachbereichen die Chancen und Herausforderungen dieser Technologie nähergebracht. Für den KI-Campus entwickelte er einen Online-Kurs zur generativen KI, der sogar von der FAZ als einer der besten Kurse auf diesem Gebiet ausgezeichnet wurde. Neben Schulungsangeboten gestaltet und entwickelt Jan auch KI-Tools, wie den Copilot “PAIge” für den Studierendenservice der TUM und für Firmen des Mittelstands. Für seine Beiträge wurde er in die OEB 30 Under 30 aufgenommen, eine Anerkennung seiner Arbeit zur Förderung von KI in der Bildung.

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