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

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

UMass Global, eine gemeinnützige Tochtergesellschaft des University of Massachusetts Systems, ist bekannt für ihr Engagement für flexible, auf die Arbeitswelt ausgerichtete Bildungsangebote, die auf erwachsene Lernende zugeschnitten sind. Im Jahr 2025 begann UMass Global mit LearnWise AI einen gemeinsamen Entwicklungsprozess, um ein vollständig integriertes, KI-gestütztes Ökosystem für Lehre, Feedback und Unterstützung aufzubauen, das auf das kompetenzbasierte Bildungsmodell (CBE) der Institution zugeschnitten ist. Das Ziel: Sofortige, personalisierte und pädagogisch abgestimmte Unterstützung zu bieten, ohne die Arbeitsabläufe der Dozenten zu unterbrechen oder die akademische Strenge zu beeinträchtigen.

Diese gemeinschaftliche Initiative befindet sich derzeit in der Entwicklung, mit dem gemeinsamen Ziel, Gleichberechtigung, Personalisierung und kompetenzbasiertes Lernen durch den durchdachten, transparenten Einsatz von generativer KI voranzutreiben.

Die Herausforderung: Förderung erwachsener Lernender in einem CBE-Framework

Kompetenzbasierte Bildung (CBE) erfordert differenziertes, formatives Feedback während des gesamten Kompetenzerwerbs eines Studenten. Für Institutionen wie UMass Global, die vielbeschäftigte, berufstätige erwachsene Lernende betreuen, kann die Bereitstellung von personalisiertem, konsistentem und zeitnahem Feedback in großem Umfang jedoch eine Herausforderung darstellen.

UMass Global hat mehrere Prioritäten festgelegt:

• Verbesserung des formativen Feedbacks in allen Phasen des Kompetenzerwerbs
• Wahren Sie die akademische Integrität und verhindern Sie den Missbrauch von KI
• Reduzieren Sie die Arbeitsbelastung der Dozenten bei der Bewertung und beim Feedback
• Stellen Sie sicher, dass alle Lernenden umsetzbare, wachstumsorientierte Unterstützung erhalten, auch in asynchronen, selbstgesteuerten Umgebungen

UMass Global bedient eine Population von Berufstätigen und nicht-traditionellen Studenten, die von selbstgesteuertem, zielorientiertem Lernen profitieren. Die Designherausforderung? Ein skalierbares, kosteneffektives und pädagogisch sinnvolles System zu schaffen, das:

• Unterstützt Direct Assessment CBE: Hilft Lernenden, die Beherrschung vordefinierter 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 personalisiertes Lernen: Nutzt generative KI, um jeden Studenten durch seinen eigenen individuellen Lernweg zu führen—wann und wie er es braucht
• Fördert Transparenz und Vertrauen: Stellt sicher, dass Studenten, Dozenten und Arbeitgeber vollständig verstehen, wie KI eingesetzt wird und welchen Bildungswert sie bringt
• Führt zu Kosteneinsparungen: Reduziert die Unterrichtskosten durch Automatisierung und gibt diese Einsparungen in Form von niedrigeren Studiengebühren an die Studenten weiter

Die Lösung: Ein gemeinsam gestaltetes KI-Ökosystem in Arbeit

UMass Global und LearnWise AI entwickeln und testen gemeinsam zwei Schlüssellösungen:

1. KI-Feedback- und Bewertungsassistent

Der LearnWise AI Feedback Assistant wird gemeinsam entwickelt, um rubrikbezogenes, von Dozenten geprüftes Feedback bereitzustellen, das die Beherrschung unterstützt. Der Entwicklungsprozess umfasst:

• Agentenprogrammierung basierend auf detaillierten Rubriken und dem Ton des Unterrichts
• Kalibrierung anhand von realen studentischen Arbeitsbeispielen und dem Input der Fakultät
• Laufende Aufsicht und Verfeinerung durch die Fakultät in den frühen Phasen
• Zukünftiger Übergang zu vollständig automatisiertem Echtzeit-Feedback, sobald die Qualität validiert ist

Der Assistent ist direkt in den Bewertungs-Workflow von Brightspace eingebettet, was eine einfache Bedienung und minimale Unterbrechungen gewährleistet.

2. LearnWise AI Lernbegleiter

Der Lernbegleiter ist ein KI-Tutor mit geschlossenem System, der ausschließlich auf originalen Kursinhalten und CC BY Peer-Review-Ressourcen basiert. Er wurde entwickelt, um:

• Individuelle Nachhilfe und Kompetenzaufbau zu unterstützen
• Prompt-Engineering-Anleitungen in den Lehrplan zu integrieren
• Lernende zu ermutigen, sich mit aktiven Simulationen, Rollenspielen und Reflexionsübungen auseinanderzusetzen
• Wissenslücken in Echtzeit zu schließen und gleichzeitig die CBE-Prinzipien zu verstärken
• Transparenz und Auditierbarkeit zu ermöglichen, mit Bewertungs- und Feedbackmechanismen zur Steuerung der kontinuierlichen Verbesserung

Diese gemeinsam entwickelte Erfahrung zielt darauf ab, Studierenden zu helfen, neben ihrem Fachwissen auch KI-Kompetenzen zu entwickeln, eine wesentliche Fähigkeit für die moderne Arbeitswelt.

Implementierungsansatz

Das Projekt wird in iterativen Phasen entwickelt, die durch eine enge Zusammenarbeit zwischen Instructional Design, akademischer Leitung und dem LearnWise KI-Team geleitet werden. Zu den wichtigsten Prinzipien dieses Co-Design-Prozesses gehören:

• Den Schwerpunkt auf Instructional Design für die Beherrschung von Fähigkeiten legen
• Priorisierung der Überprüfung durch Dozenten und der Qualitätssicherung
• Betonung der Erklärbarkeit und des sicheren Umgangs mit KI
• 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 mit der Bereitstellung früher Versionen der KI-Feedback- und Lernleitfaden-Tools in ausgewählten CBE MBA-Kursen beginnen, wobei Pläne bestehen, diese im Jahr 2026 auf zusätzliche Programme auszuweiten.

Geplante nächste Schritte umfassen:

• Laufende Datenerhebung und Feedback von Studierenden/Dozenten
• Kontinuierliche Verfeinerung von Agenten und Lehrinhalten
• Integration von Dashboards zur Verfolgung von Fortschritten und Nutzung
• Skalierbare Bereitstellung über zusätzliche Bewertungen und Programme hinweg

Langfristige Vision

Das langfristige Ziel von UMass Global ist der Aufbau eines vollständig adaptiven KI-Lernbegleiters, der:

• Sofortiges, personalisiertes Feedback über alle Bewertungen hinweg liefert
• Sich kontinuierlich auf der Grundlage des Fortschritts und des Feedbacks der Studierenden weiterentwickelt
• Jeden Lernenden bei seinen Bildungs-, Berufs- und persönlichen Lernzielen begleitet
• KI-Fähigkeiten-Microcredentials und -Badges verleiht, Lernende motiviert und Fortschritte über ein strukturiertes Kompetenzkontinuum hinweg anerkennt 

Dieser Ansatz spiegelt das Engagement von UMass Global wider, qualitativ hochwertige, persönliche und kostengünstige Bildung anzubieten, die durch vertrauenswürdige, verantwortungsvolle KI-Systeme unterstützt wird.

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