IGNITE
Individual Support in MINT Teaching (IGNITE) - Die rasche Ausweitung von Bildungsprogrammen und Lernressourcen hat zu erheblichen inhaltlichen Überschneidungen geführt. Dadurch wird die Entwicklung kohärenter Lernpfade erschwert und Lehrende stehen vor der Herausforderung, auf die unterschiedlichen Bedürfnisse von Studierenden einzugehen. Dieses Projekt stellt ein wissensgraphbasiertes Empfehlungssystem vor, das das Vorwissen von Lernenden mit curricularen Bestandteilen verknüpft und dadurch personalisierte Kursverläufe sowie eine adaptive Curriculumsgestaltung ermöglicht. Durch die Nutzung strukturierter semantischer Repräsentationen reduziert das Framework Redundanzen, verbessert die inhaltliche Kohärenz und fördert eine stärker reaktionsfähige Bildungsumgebung.
Projektbeschreibung
Erhebliche individuelle Unterschiede im Wissen und in den Fähigkeiten von Studierenden stellen eine Herausforderung dar, um Kursanforderungen zu erfüllen und programmuntergreifende Lernziele zu erreichen. Lehrveranstaltungen anzubieten, die sämtliches fehlendes Wissen vollständig abdecken, ist aufgrund begrenzter Lehrkapazitäten und Kreditbeschränkungen kaum praktikabel, während eine übermäßige Wiederholung bereits bekannter Inhalte die Attraktivität des Curriculums verringert. Besonders relevant ist dieses Problem beim Übergang von unterschiedlichen nationalen und internationalen Bachelorstudiengängen in ein Masterstudium.
Das Projekt begegnet dieser Herausforderung durch personalisierte Lehre innerhalb modularisierter Kurse, bei denen individuelle Wissenslücken durch eine bedarfsgerechte Zusammenstellung von Modulelementen für jeden Studierenden geschlossen werden. Wissensgraphen modellieren sowohl die Kompetenzen der Studierenden als auch die Abhängigkeiten zwischen den Modulelementen und ermöglichen dadurch Werkzeuge zur Generierung optimierter, individueller Lern- und Kursverläufe. Das Projekt wird sich auf verschiedene modulare Lehrveranstaltungen konzentrieren und eine experimentelle Evaluation mit Studierenden der Informatik sowie der Digital Health Sciences durchführen
Schwerpunkte des Projekts
- Personalisiertes Lernen: Generierung individueller Lern- und Kursverläufe basierend auf dem Vorwissen und den Lernzielen der Studierenden.
- Adaptives Curriculum: Unterstützung von Lehrenden bei der Anpassung von Lehrinhalten und der Reduktion von Redundanzen.
- Wissensgraphen: Einsatz semantischer Repräsentationen zur Modellierung von Kompetenzen und Inhalten für kohärente Lernpfade.
Alles auf einen Blick
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Laufzeit
01.04.2024 - 31.03.2026 (Abgeschlossen) -
Forschungsbereich
LLM und Digitale Lehre -
Finanzierung
Freiraum: 426.200,00€
Forschungsmethoden & Vorgehen
Ziele
Die zunehmende Digitalisierung von Studium, Lehre und Verwaltung stellt die Universität vor wachsende Anforderungen an ein sicheres und effizientes Management digitaler Identitäten und Zugriffsrechte. Gleichzeitig führen heterogene Systeme, historisch gewachsene Strukturen und manuelle Prozesse zu Intransparenz, erhöhtem Verwaltungsaufwand und potenziellen Sicherheitsrisiken.
Das Projekt USIAM zielt daher auf die Entwicklung und Einführung eines ganzheitlichen, zukunftsfähigen Identity- und Access-Managements. Im Fokus steht die Schaffung klar definierter Personengruppen, transparenter Berechtigungsstrukturen sowie automatisierter Prozesse entlang des gesamten Lebenszyklus von Nutzerinnen und Nutzern. Ziel ist es, sowohl die IT-Sicherheit und Compliance zu stärken als auch die Nutzerfreundlichkeit und Effizienz administrativer Abläufe nachhaltig zu verbessern.
Vorgehen
Zur Erreichung dieser Ziele wird ein integrativer Ansatz verfolgt, der organisatorische, technische und prozessuale Aspekte miteinander verzahnt. Bestehende Systeme und Datenquellen (z. B. SAP, Unisono, Verzeichnisdienste) werden analysiert, harmonisiert und in eine zentrale IAM-Architektur überführt.
Gemeinsam mit den beteiligten Organisationseinheiten werden Personengruppen, Rollenmodelle und Berechtigungsstrukturen definiert und in standardisierte Prozesse für Onboarding, Änderungen und Offboarding überführt. Parallel dazu erfolgt die Umsetzung technischer Komponenten sowie die Einführung von Self-Service-Funktionen, um Nutzenden eine eigenständige Verwaltung ihrer Konten und Dienste zu ermöglichen.
Die Umsetzung erfolgt schrittweise über Pilotierungen und iterative Weiterentwicklungen, um Anforderungen frühzeitig zu validieren und die Akzeptanz innerhalb der Universität sicherzustellen.
Ergebnisse
Das Projekt schafft die Grundlage für ein nachhaltiges, zentrales Identitäts- und Berechtigungsmanagement an der Universität Siegen. Durch die Einführung klar strukturierter Personengruppen, automatisierter Prozesse und integrierter Systeme werden Transparenz, Effizienz und Sicherheit signifikant erhöht.
Ein wesentliches Ergebnis ist die Etablierung eines standardisierten, nachvollziehbaren Zugriffsmodells, das sowohl den Anforderungen der IT-Sicherheit als auch den Bedürfnissen der Nutzerinnen und Nutzer gerecht wird. Gleichzeitig werden administrative Aufwände reduziert und neue digitale Services ermöglicht.
Langfristig trägt USIAM dazu bei, die Universität als moderne, digital aufgestellte Organisation weiterzuentwickeln und eine flexible Grundlage für zukünftige Anforderungen im Bereich IT-Services und Governance zu schaffen.
Lernstandsbewertung (Assessment)
Es werden Prozesse und Algorithmen entwickelt, um Lernlücken zu identifizieren, FlexModules mit Akkreditierungsanforderungen in Einklang zu bringen und personalisierte Prüfungsformen zu erstellen. Diese Ergebnisse fließen in den Best-Practice-Leitfaden ein.
Pilotprojekte und Evaluation
Das Projekt konzipiert Pilotprojekte im Blended- und Flipped-Classroom-Format, entwickelt Lern- und Evaluationsplattformen, holt notwendige Genehmigungen ein, führt die Pilotierungen durch, sammelt Daten und definiert Strategien zur Verbreitung der Ergebnisse.
