Start Where You Are: Skalierung von KI-Support in einem Multi-College-System in Canvas

Überblick

Das Community College System of New Hampshire (CCSNH) hat sich mit LearnWise AI zusammengetan, um Studierenden in einem verteilten System aus mehreren Colleges, das auf Canvas basiert, bedarfsgerechte akademische Unterstützung zu bieten. Anstatt auf einen institutionellen Konsens zur KI-Richtlinie zu warten, begann das CCSNH mit einem spezifischen, klar definierten Anwendungsfall: die Integration von KI-gestütztem Campus-Support direkt in Canvas , wo die Studierenden bereits arbeiteten.

Nach einem Jahr unterstützt die Lösung Lernende an sieben Colleges und zehn Standorten, löst den Großteil der studentischen Anfragen direkt innerhalb der Plattform und findet weit über die Studierendenschaft hinaus Anklang. Zukünftige Pläne sehen die Ausweitung auf die Unterstützung von Lehrkräften sowie die Schließung von Wissenslücken für Mitarbeiter innerhalb des LMS vor.

Kontext & Herausforderung

Das Community College System of New Hampshire ist eine verteilte Institution, die Gemeinden in ganz New Hampshire über sieben Colleges und zehn physische Standorte hinweg betreut. Die Studierendenschaft ist vielfältig: traditionelle Studierende, Erwachsene, die in die Ausbildung zurückkehren, Schüler im dualen Studium sowie reine Online-Studierende, die den Campus normalerweise nicht besuchen.

Die Unterstützung dieser unterschiedlichen Lernenden in einem verteilten System brachte bekannte Herausforderungen mit sich:

• Verteilte Struktur, kleines Team: eine dedizierte KI-Initiative, die mit einer Person begann und inzwischen auf drei Personen angewachsen ist, die für sieben Colleges tätig sind.
• Unterschiedliche Bedürfnisse der Lernenden: eine Studierendenschaft, die von traditionellen Studierenden über Erwachsene und Berufstätige bis hin zu reinen Online-Lernenden reicht – jeder mit unterschiedlichen Fragen, Zeitplänen und Erwartungen an den Support.
• Institutionelle Unsicherheit bezüglich KI: Es gibt keine unternehmensweite KI-Richtlinie, und die branchenweite Diskussion über Governance ist noch im Gange.

Die Kernfrage lautet: Wie geht man mit KI voran, wenn die institutionellen Voraussetzungen für eine umfassende Richtlinie noch nicht gegeben sind?

Die Antwort des CCSNH wurde zum Leitfaden für die Implementierung: Man braucht keine KI-Richtlinie, um anzufangen. Man braucht einen Anwendungsfall.

Lösung: Aufbau des Anwendungsfalls parallel zur Richtlinie

Das CCSNH hat LearnWise AI Campus Support in Canvas integriert und sich dabei auf ein einziges, klar definiertes Problem konzentriert: den Studierenden dort, wo sie bereits arbeiten, sofortige und kontextbezogene Unterstützung zu bieten.

Fokus auf den Anwendungsfall. Das CCSNH hat den KI-Chat-Support für ein eng gefasstes, gut verstandenes Problem innerhalb der aktiven Lernumgebung bereitgestellt, um zunächst einen konkreten Mehrwert zu beweisen und die theoretische Governance parallel dazu zu entwickeln.

Aufrechterhaltung einer institutionell kontrollierten, geschlossenen Wissensdatenbank. Der häufigste Einwand zu Beginn war die Sorge, dass KI das Schummeln erleichtern könnte. Die Antwort war struktureller Natur: Das System basiert auf einer geschlossenen, institutionell verwalteten Wissensdatenbank, nicht auf dem offenen Internet oder allgemeinen Kursinhalten. Die Institution behält jederzeit die volle Kontrolle über die bereitgestellten Informationen.

‍Aufbau geschlossener Inhalts- und Datensysteme. Ein geschlossenes System ist offenen Datenbanken überlegen, wenn es darum geht, echtes institutionelles Vertrauen aufzubauen. Die IT- und akademische Leitung konnte sich mit der Einführung von KI anfreunden, da die Grenzen dessen, worauf das Tool zugreifen konnte und worauf nicht, von Anfang an klar definiert waren.

Canvas-nativ, genau zum richtigen Zeitpunkt. Die Support-Ebene ist direkt in Canvas integriert und erscheint dort, wo die Studierenden bereits lernen, anstatt in einem separaten Portal, das sie erst mühsam aufsuchen müssten.

Governance-Gespräche fanden begleitend zur Implementierung statt und basierten auf realen Nutzungsdaten statt auf Spekulationen. Die operativen Grenzen des Tools dienten als anfänglicher Governance-Rahmen.

Zahlen und Fakten

• 89,3 % KI-Lösungsquote, erfasst über das vergangene Jahr der Nutzung. Über alle Semester hinweg – Herbst, Frühjahr und Sommer – lagen die Werte konstant im Bereich zwischen 80 und 90 Prozent. Die KI-Lösungsquote blieb eine stabile, realistische Basis für ein dreiköpfiges Team, das die Lösung ein Jahr nach der breiteren Einführung betreut.
• 52 % Support-Sitzungen wurden direkt von aktiven Aufgaben-Seiten gestartet – ein Beweis dafür, dass die Integration von Hilfestellungen direkt in den bestehenden Workflow effektiver ist als ein separates Support-Portal.
• 74,2 % der Anfragen gingen während der regulären Geschäftszeiten (6:00–18:00 Uhr) ein, gegenüber 25,8 % außerhalb dieser Zeiten. Dies war die überraschendere Zahl: Wir waren davon ausgegangen, dass die Abdeckung außerhalb der Geschäftszeiten die größte Lücke sei. Stattdessen hat sich der Trend hin zu mehr Self-Service während des Tages verschoben: weniger Gänge zum IT-Helpdesk, dafür mehr eigenständige Problemlösungen im Moment des Bedarfs.
• 87,9 % der Anfragen kamen von Studierenden, 12,1 % von Dozenten. Die Nutzung durch das Lehrpersonal ist der neuere Trend und zeigt bereits, wohin die Reise geht: Mit zunehmender Nutzung werden spezifische Wissenslücken und Ressourcenbedarfe aufseiten der Dozenten sichtbar – ein klares Signal dafür, wo die Wissensdatenbank erweitert werden muss.

Die Partnerschaft

Das CCSNH beschreibt die Zusammenarbeit mit LearnWise als proaktiv, unkompliziert und unterstützend.

• Benutzerfreundlichkeit: ein nahtloses Onboarding, das eine schnelle Einrichtung und sofortige Systemanpassung gewährleistete.
• Schnelle Reaktion: reaktionsschneller, proaktiver Support durch das LearnWise-Team, wenn im Tagesgeschäft nicht alles perfekt lief.
• Support in der Praxis: Der Wert der Partnerschaft zeigt sich im operativen Alltag: regelmäßige Abstimmungen, schnelle Bearbeitungszeiten und ein Team, das nicht nur während der Einführung, sondern jederzeit leicht erreichbar ist.

Wichtige Erkenntnisse

1. Anwendungsfall schlägt Richtlinie. Institutionen müssen nicht mit einer perfekten Einführungsrichtlinie beginnen, sondern mit einem Anwendungsfall. Anstatt auf das perfekte Grundsatzdokument zu warten, ist es ein guter Anfang, sich darauf zu konzentrieren, den Studierenden echten, unmittelbaren Mehrwert zu bieten und gleichzeitig Daten, Privatsphäre und institutionelles Wissen zu schützen.
2. Geschlossen schlägt offen. Für institutionelles Vertrauen sind geschlossene Wissensdatenbanken offenen Datenbanken überlegen. Datenschutz und kontrollierte Datensicherheit bilden das Fundament für eine breite akademische Akzeptanz.
3. Setzen Sie dort an, wo es für Studierende schwierig wird. Support, der direkt in den Arbeitsablauf integriert ist, wird auch genutzt. Support, der außerhalb des Arbeitsablaufs liegt, ist ein Portal, an das Studierende erst denken müssen.

Ausblick

• Erschließung neuer Anwendungsbereiche: Die Nutzung durch die Fakultät hat spezifische Wissenslücken aufgezeigt. Der nächste Schritt besteht darin, in diesen Bereichen mehr Ressourcen aufzubauen und das frühe Engagement der Lehrenden in einen klareren, besser unterstützten Prozess zu überführen.
• KI-Tutor für Studierende: ein potenzieller zukünftiger Anwendungsfall, der personalisierte Kursinhalte, Aufgabenstellungen und Lernunterstützung bietet.
• Weiterentwicklung der Governance: Die institutionelle KI-Richtlinie entwickelt sich parallel zur Implementierung weiter und basiert dabei auf tatsächlichen Nutzungsmustern statt nur auf theoretischen Rahmenbedingungen.

Während das Modell des CCSNH reift, erweist sich der Ansatz, bei dem der Anwendungsfall im Vordergrund steht – gepaart mit einer ehrlichen Einschätzung dessen, was noch in Arbeit ist –, als Referenzpunkt für andere verteilte Community-College-Systeme, die vor denselben Fragen stehen.

Diese Fallstudie basiert auf der LearnWise AI Partner Session mit dem CCSNH auf der InstructureCon 2026: „Learnwise: Start Where You Are: Scaling AI Support Across a Multi-College System in Canvas“