Aufbau eines KI-Feedback- und Lernökosystems für erwachsene Lernende an der UMass Global

Vorbereitung der nächsten Generation von Lernenden mit Gen-AI-Lösungen

UMass Global, eine gemeinnützige Tochtergesellschaft der University of Massachusetts, ist bekannt für ihr Engagement für eine flexible, arbeitsmarktorientierte Ausbildung für erwachsene Lernende. Im Jahr 2025 begann UMass Global einen Co-Design-Prozess mit LearnWise AI, um ein vollständig integriertes, KI-gestütztes Ökosystem für Unterricht, Feedback und Support zu entwickeln, das auf das kompetenzbasierte Bildungsmodell (CBE) der Institution zugeschnitten ist. Das Ziel: sofortige, personalisierte und pädagogisch abgestimmte Unterstützung zu bieten, ohne die Arbeitsabläufe der Lehrkräfte zu stören oder die akademische Strenge zu beeinträchtigen.

Diese kollaborative Initiative befindet sich derzeit in der Entwicklungsphase und verfolgt das gemeinsame Ziel, durch den durchdachten und transparenten Einsatz von generativer KI die Chancengleichheit, die Personalisierung und die meisterschaftsbasierte Progression zu fördern.

Die Herausforderung: Die Befähigung erwachsener Lernender in einem CBE-Rahmen

Die kompetenzbasierte Bildung (CBE) erfordert ein differenziertes, formatives Feedback während der gesamten Entwicklung der Fähigkeiten eines Schülers. Doch für Einrichtungen wie UMass Global, die vielbeschäftigte, berufstätige erwachsene Lernende betreuen, kann es eine Herausforderung sein, personalisiertes, konsistentes und zeitnahes Feedback in großem Umfang zu geben.

UMass Global hat mehrere Prioritäten festgelegt:

• Verbesserung des formativen Feedbacks über alle Stufen der Beherrschung von Fähigkeiten
• Wahrung der akademischen Integrität und Verhinderung des Missbrauchs von AI
• Verringerung des Arbeitsaufwands der Ausbilder bei der Benotung und beim Feedback
• Sicherstellen, dass alle Lernenden umsetzbare, wachstumsorientierte Unterstützung erhalten, auch in asynchronen Umgebungen, in denen das Tempo selbst bestimmt wird.

UMass Global richtet sich an Berufstätige und nicht-traditionelle Studenten, die sich für selbstgesteuertes, zielgerichtetes Lernen begeistern. Die Herausforderung bei der Entwicklung? Ein skalierbares, kosteneffizientes und pädagogisch fundiertes System zu schaffen, das:

• Unterstützt die direkte Bewertung CBE: Hilft den Lernenden, die Beherrschung der vordefinierten Kompetenzen durch authentische, objektive Bewertungen in ihrem eigenen Tempo nachzuweisen
• Liefert hochwertiges Feedback: Bietet detailliertes, zeitnahes und kontextbezogenes Feedback zu formativen und summativen Aufgaben
• Verbessert das personalisierte Lernen: Nutzt generative KI, um jeden Schüler durch seine eigene, individuelle Lernreise zu führen - wann und wie er es braucht
• Fördert Transparenz und Vertrauen: Stellt sicher, dass Studierende, Lehrkräfte und Arbeitgeber vollständig verstehen, wie KI eingesetzt wird und welchen pädagogischen Nutzen sie bringt
• Bringt Kosteneinsparungen: Senkung der Unterrichtskosten durch Automatisierung und Weitergabe dieser Einsparungen an die Studierenden in Form von niedrigeren Studiengebühren

Die Lösung: Ein mitgestaltetes KI-Ökosystem in Arbeit

UMass Global und LearnWise AI entwickeln und testen gemeinsam zwei wichtige Lösungen:

1. AI Feedback und Benotungsassistent

Der LearnWise AI-Feedback-Assistent wird mitentwickelt, um ein an Rubriken ausgerichtetes, von den Lehrkräften geprüftes Feedback zu geben, das die Beherrschung der Lerninhalte unterstützt. Der Entwicklungsprozess umfasst:

• Agentenprogrammierung auf der Grundlage detaillierter Rubriken und eines instruktiven Tons
• Kalibrierung anhand echter Arbeitsproben von Schülern und Lehrkräften
• Kontinuierliche Überwachung und Verfeinerung durch die Fakultät während der frühen Phasen
• Künftiger Übergang zu vollautomatischem Echtzeit-Feedback, sobald die Qualität validiert ist

Der Assistent ist direkt in den Grading-Workflow von Brightspaceeingebettet, was eine einfache Bedienung und minimale Unterbrechung gewährleistet.

2. LearnWise AI Learning Guide

Der Learning Guide ist ein geschlossenes KI-Tutorensystem, das sich ausschließlich auf Original-Kursinhalte und CC BY-geprüfte Ressourcen stützt. Er wurde entwickelt, um:

• Unterstützung der individuellen Förderung und des Aufbaus von Fähigkeiten
• Einbindung von zeitnahem Technikunterricht in den Lehrplan
• Ermutigen Sie die Lernenden, sich mit aktiven Simulationen, Rollenspielen und Reflexionsübungen zu beschäftigen.
• Wissenslücken in Echtzeit zu schließen und gleichzeitig die CBE-Grundsätze zu stärken
• Ermöglichung von Transparenz und Überprüfbarkeit, mit Bewertungs- und Feedback-Mechanismen, die eine kontinuierliche Verbesserung ermöglichen

Diese gemeinsam konzipierte Erfahrung soll den Studierenden helfen, neben ihrem Fachwissen auch KI-Kenntnisse zu erwerben - eine wesentliche Fähigkeit für die moderne Arbeitswelt.

Ansatz für die Umsetzung

Das Projekt wird in iterativen Phasen entwickelt, die von einer engen Zusammenarbeit zwischen Lehrdesign, akademischer Leitung und dem LearnWise AI-Team geleitet werden. Zu den wichtigsten Grundsätzen dieses Co-Design-Prozesses gehören:

• Zentrierung der Unterrichtsgestaltung auf die Beherrschung von Fähigkeiten
• Priorisierung der Überprüfung von Ausbildern und Qualitätssicherung
• Betonung der Erklärbarkeit und sicheren Nutzung von AI
• Planung für eine skalierbare, kosteneffiziente Bereitstellung im Laufe der Zeit

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Die Zukunft der KI an der UMass Global

Im Laufe des kommenden akademischen Jahres wird UMass Global damit beginnen, frühe Versionen der KI-Feedback- und Learning-Guide-Tools in ausgewählten CBE-MBA-Kursen einzusetzen, wobei eine Ausweitung auf weitere Programme im Jahr 2026 geplant ist.

Als nächste Schritte sind geplant:

• Laufende Datenerfassung und Feedback von Schülern und Lehrern
• Kontinuierliche Verfeinerung von Agenten und Lehrinhalten
• Integration von Dashboards zur Verfolgung von Fortschritt und Nutzung
• Skalierbarer Einsatz für zusätzliche Prüfungen und Programme

Langfristige Vision

Das langfristige Ziel von UMass Global ist es, einen vollständig adaptiven KI-Lernbegleiter zu entwickeln, der in der Lage ist:

• Sofortiges, personalisiertes Feedback für alle Bewertungen
• Kontinuierliche Weiterentwicklung auf der Grundlage der Fortschritte und des Feedbacks der Schüler
• jeden Lernenden bei der Erreichung seiner schulischen, beruflichen und persönlichen Lernziele zu begleiten
• Verleihung von Mikrozertifikaten und Abzeichen für KI-Fähigkeiten, um die Lernenden zu motivieren und den Fortschritt über ein strukturiertes Kompetenzkontinuum hinweg anzuerkennen 

Dieser Ansatz spiegelt das Engagement von UMass Global wider, qualitativ hochwertige und kostengünstige Bildungsangebote zu machen, die von zuverlässigen, verantwortungsvollen KI-Systemen unterstützt werden.

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