Vom 12. Februar 2020

1 Förderziel, Zuwendungszweck, Rechtsgrundlage

1.1 Förderziel und Zuwendungszweck

Ziel dieser Förderrichtlinie ist es, die Möglichkeiten und zu erzielenden Effekte des (unterstützenden) Einsatzes von Big Data und Künstlicher Intelligenz (KI) in der Hochschulbildung zu erforschen.

Zu diesem Ziel sollen Projekte gefördert werden, die unter Rückgriff auf bereits entwickelte Technologien und Beachtung von Ethik und Datenschutz

• KI und Big Data als unterstützende Technologie von Lernen und Lehren in der Hochschule beforschen,
• den Einsatz von KI und Big Data mit dem Ziel erforschen, dies in den Regelbetrieb der Hochschulbildung zu überführen,
• die Anwendung von KI und Big Data disziplinspezifisch erforschen, um mit der Technologie Erkenntnisse für einzelne Studienfächer zu erzielen.

Big Data (im Sinne von großen und komplexen Datensätzen, die unterschiedliche Auswertungsverfahren verlangen, um hieraus Befunde zu generieren) und Künstliche Intelligenz (zum Beispiel im Sinne von wissensbasierten Systemen, Musteranalysen und -vorhersagen oder auch Robotik)¹ stehen für neue Qualitäten digitaler Technologien, die in den vergangenen Jahren vermehrte Aufmerksamkeit in der Hochschulbildung erfahren. Diese gehen weit über traditionelle Konzepte von Informationsverarbeitung hinaus und lassen neue Anwendungsmöglichkeiten im gesamten Studienzyklus entstehen. Hierbei bergen KI- und Big-Data-Anwendungen das Potenzial, dass sie etwa eine individualisierte, an den Bedürfnissen der Lernenden orientierte Gestaltung von Lehr- und Lernprozessen ermöglichen können und Lehrende von Routineaufgaben entlasten. Dies eröffnet wiederum vielfältige Möglichkeiten für Innovationen in Didaktik und Methodik und der Organisation der Hochschulbildung, die bisher nur vereinzelt ausgeschöpft werden. Gerade auf theoretisch-konzeptioneller Ebene gibt es bereits zahlreiche Ansätze zum gewinnbringenden Einsatz von KI- und Big-Data-Anwendungen. Allerdings besteht eine Diskrepanz zwischen den Möglichkeiten, die dem Einsatz von KI und Big Data zugesprochen werden, und der tatsächlichen Umsetzung in der Praxis der Hochschulbildung und der Erforschung von spezifischen Ge- und Misslingensbedingungen.

Ebenso liegen in der Nutzung von KI- und Big-Data-Anwendungen Potenziale, diese im Sinne wichtiger gesellschafts- und bildungspolitischer Ziele einzusetzen, beispielsweise zur Erhöhung der Studienerfolgsquote (durch individualisierte Beratungs- und Unterstützungsangebote, u. a. in der Propädeutik oder studienbegleitend) oder zur Steigerung der Chancengerechtigkeit von Zugangsmöglichkeiten zum Studium für Menschen mit Behinderungen (etwa bei Hör- und Sehbehinderungen).

Der Begriff der digitalen Hochschulbildung umfasst im Folgenden grundsätzlich immer den gesamten Digitalisierungsprozess unterschiedlicher Phasen der Hochschulbildung, vom initialen Bachelor- und Masterstudium – einschließlich Einführungs- und Brückenkursen – über Promotionsstudien bis hin zum lebenslangen Lernen bzw. der wissenschaftlichen Weiterbildung an Hochschulen. Gegenstand der Förderung können Projekte sein, die einzelne disziplin- und fachbezogene Aspekte sowie einzelne Module oder ganze Studiengänge beforschen.

Für den Forschungsschwerpunkt „Digitale Hochschulbildung“ im Förderschwerpunkt „Wissenschafts- und Hochschulforschung“ ist die Veröffentlichung von insgesamt vier Förderrichtlinien vorgesehen, um die mit der Digitalisierung einhergehenden Potenziale zu identifizieren und nutzbar zu machen. Die Bekanntmachung vom 10. Februar 2016 zur Förderung von Forschung zur digitalen Hochschulbildung „Wirksamkeit und Wirkungen aktueller Ansätze und Formate/Trends und neue Paradigmen in Didaktik und Technik“ (erste Förderrichtlinie) richtete sich an Forschungsvorhaben mit dem Ziel der Systematisierung vorhandenen Wissens und der Generierung neuen Wissens über Wirkung und Wirksamkeit digitaler Bildungsformate im Hinblick auf wesentliche Qualitätsmerkmale der Hochschulbildung.

In einer zweiten Bekanntmachung vom 31. Juli 2017 zur Förderung von Forschung zur digitalen Hochschulbildung „Innovationspotenziale Digitaler Hochschulbildung“ wurden anschließend Schwerpunktthemen adressiert, denen ein besonderes Innovationspotenzial im Wechselspiel zwischen Didaktik und Technik bei der Bewältigung der hochschul- und bildungspolitischen Herausforderungen sowie dem Aufbau von internationaler Forschungskompetenz zugeschrieben wurde.

In der dritten Förderlinie vom 16. Oktober 2018 „Disziplin- und fachbezogene Digitale Hochschulbildung“ standen prototypische, digitale Lehr- und Lernkonzepte innerhalb einzelner Disziplinen und Fächer im Fokus.

Die nun folgende vierte Förderlinie grenzt sich zu den vorangegangenen Förderlinien dadurch ab, dass sie explizit die praxisnahe Erforschung von KI und Big Data als Innovationstreiber der fachbezogenen digitalen Hochschulbildung fokussiert. Hiermit werden Förderinteressierte adressiert, die bereits Expertise mit den für die Forschungsprojekte notwendigen Technologien in den Bereichen von KI bzw. Big Data besitzen bzw. ausreichend interdisziplinär aufgestellt sind, um die Forschungsvorhaben unmittelbar durchführen zu können.

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