5 KI-Funktionen zur besseren Unterstützung Ihres Campus im neuen Semester

Warum neue KI-Funktionen heute wichtig sind (Dieses neue Semester)

Jedes neue akademische Jahr bringt Druck mit sich: Einschreibungsziele, Arbeitsbelastung der Lehrkräfte, Einarbeitung von Studenten und Ziele für die Bindung von Studenten. Für viele Einrichtungen hat sich KI von einem experimentellen Pilotprojekt zu einer unternehmenskritischen Infrastruktur entwickelt.

Viele KI-Tools, die heute von Studenten genutzt werden, befinden sich außerhalb des institutionellen Umfelds, was den Studenten den Zugang zu genauen Informationen erschwert, die Gefahr von KI-Halluzinationen erhöht und Datenschutz- und Sicherheitsbedenken aufkommen lässt. An diesem entscheidenden Punkt lautet die Frage nicht mehr : "Sollten wir KI einführen?". Die Frage lautet vielmehr : "Wie können wir sie verantwortungsvoll und schnell genug einsetzen, um in diesem Semester etwas zu bewirken?"

Glücklicherweise sind die heutigen KI-Lösungen keine generischen Kopiloten, die auf Workflows aufgeschraubt werden. Sie sind LMS-nativ, rollenorientiert und werden von der Institution verwaltet. Das bedeutet, dass sie sich in bestehende Lehr- und Unterstützungssysteme einfügen und dabei die Leitplanken der akademischen Integrität, des Datenschutzes und der Gleichberechtigung respektieren.

1. Mehrsprachige KI-Assistenten: Gerechtigkeit in großem Maßstab

Stellen Sie sich vor, Sie sind ein Erstsemester und haben dringende Fragen zu Unterkunft, Stundenplänen oder Ausweisen. Für viele bedeuten Engpässe bei der Unterstützung in den ersten Wochen des Semesters lange Wartezeiten, unbeantwortete E-Mails und zunehmenden Stress. Internationale Studierende und Pendler spüren dies oft am stärksten, da sich kleine Hindernisse schnell zu einem Desengagement auswachsen können.

Die University of Gloucestershire nahm diese Herausforderung an, indem sie einen KI-gestützten Support-Assistenten für ihre Studentendienste einführte. Das System lieferte sofortige, präzise Antworten auf eine große Anzahl von Fragen, war rund um die Uhr verfügbar und tief in die institutionellen Wissensdatenbanken integriert. Innerhalb des ersten Semesters konnten die Support-Dienste die Anzahl der Tier-1-Anfragen deutlich reduzieren und die Kapazitäten der Mitarbeiter freisetzen, damit sie sich auf die komplexen Bedürfnisse der Studenten konzentrieren können, die einen hohen Betreuungsaufwand erfordern.

Für die Schüler war der Unterschied spürbar: schnellere Antworten, weniger Verwirrung und ein gerechterer Zugang zur Unterstützung. Für die Mitarbeiter ging es nicht darum, den menschlichen Kontakt zu ersetzen: Es ging darum, Zeit und Bandbreite zurückzugewinnen, um sich dort zu engagieren, wo Einfühlungsvermögen und Nuancen am wichtigsten sind.

2. Optimierte Einarbeitung und Onboarding mit KI

Jedes Jahr im September müssen sich die Universitäten auf eine Welle von Fragen einstellen, die mit der Aufnahme des Studiums einhergehen. Von "Wo kann ich meinen Ausweis abholen?" bis hin zu "Wann ist die Frist für die Anmeldung zur finanziellen Unterstützung?" Die ersten zwei Wochen können sowohl die Betreuungsteams als auch die Studierenden überfordern. Vor allem internationale Studierende sehen sich oft mit mehreren Hürden konfrontiert - von der Einschreibung über die Registrierung bis hin zur Eingewöhnung in eine neue Kultur - und das alles auf einmal.

Eine Möglichkeit, diese Herausforderung zu bewältigen, ist der Einsatz von KI-gestützter Unterstützung zu Beginn des Semesters. Mit Funktionen wie " Flows" können KI-Assistenten präzise Pfade für häufige Fragen entwerfen, um sicherzustellen, dass die Studierenden die richtige Art von Unterstützung ohne lange Verzögerungen erhalten. Routinefragen zu den Einführungswochen werden sofort beantwortet, während Fragen zur finanziellen Unterstützung einen maßgeschneiderten, schrittweisen Ablauf auslösen können, der die Studierenden durch Formulare und Fristen führt. Komplexere Fälle werden nahtlos an die Mitarbeiter der Studentenbetreuung weitergeleitet.

Das Ergebnis: Die Studierenden fühlen sich in jeder Hinsicht unterstützt, und die Mitarbeiter können ihre Energie auf die Situationen konzentrieren, in denen menschliches Einfühlungsvermögen und Fachwissen am wichtigsten sind. Für internationale Studierende bedeutet dies, dass sie in einer stressigen Übergangsphase schneller Klarheit bekommen(siehe unsere Unterstützung für internationale Studierende). Für Studienanfänger bedeutet es eine nahtlose Einarbeitung mit weniger verpassten Fristen oder Informationslücken. Und für Verwaltungsangestellte vereinfacht es eine der schwierigsten Aufgaben im Hochschulbereich, nämlich die korrekte und zuverlässige Handhabung der finanziellen Unterstützung.

3. KI-gestützte Analyse-Dashboards: Von Daten zu Maßnahmen

Jede Support-Anfrage, jede LMS-Anfrage und jeder Feedback-Zyklus generiert Daten. Aber mit fragmentierten Quellen, widersprüchlichen Informationen oder Datenlücken ist der Weg zur Klarheit schwierig - und lässt die Beteiligten mit unbeantworteten Fragen zurück. KI-gestützte Analysen verwandeln die Interaktionen von Assistenten mit Studenten, Lehrkräften und Mitarbeitern in Erkenntnisse, die das Erlebnis direkt verbessern.

LearnWise AI-Analysen liefern eine Vielzahl von Erkenntnissen: Support-Analysen für Helpdesks wie Ticketvolumen, Lösungsraten, Reaktionszeiten, Eskalationstrends, gängige Support-Themen, Tutor-Analysen für Lehrkräfte wie Metriken zum Engagement der Studierenden, themenspezifische Problemerkennung, Nutzungsmuster, Effektivität der Inhalte sowie institutionelle Metriken wie Feedback-Trends, Bewertungsanalysen, Studierendenzufriedenheit, systemische Unterstützung und Lernerkenntnisse.

Institutionen nutzen KI-gestützte Analysen, um Reibungspunkte über den gesamten Lebenszyklus von Studenten aufzudecken:

• Einarbeitung: Aufzeigen, wo neue Studenten während der Einführungsphase, mit Lesematerialien oder der Einhaltung von Anmeldefristen stecken bleiben.
• Kurseinrichtung und -durchführung: Erkennen von Lücken bei der Einrichtung von Bewertungsbüchern, bei der Einhaltung von Arbeitsabläufen oder bei Anweisungen für Aufgaben, bevor sie eskalieren.
• Kursinhalte: Die Abfrage von Kursinhalten hilft Lehrkräften, Gespräche, Trends und Feedback zu erkennen, um laufende Verbesserungen vorzunehmen, die Kursgestaltung zu verfeinern und das Engagement zu stärken.
• Engagement und Beibehaltung: Frühzeitige Erkennung von Risikoschülern durch Verfolgung von Mustern des Desinteresses und Aufdeckung von Inhalten, die die Teilnahme fördern.
• Campusleben und Verwaltung: Rationalisierung umfangreicher Aufgaben wie Finanzhilfeanfragen, Wohnungsanfragen und Stundenplanänderungen, indem aufgezeigt wird, wo Studierende am häufigsten auf Hindernisse stoßen.

4. AI Student Tutor: Kontextabhängige Lernunterstützung

Generische KI-Chatbots können bei der Vermittlung von Allgemeinwissen helfen, aber im Hochschulbereich sind kursorientierte Tutoren erforderlich . Diese KI-Tools nehmen Lehrpläne, Vorlesungsmaterialien und genehmigte institutionelle Inhalte auf und generieren dann auf den Lehrplan abgestimmte Übungstests, Erklärungen und Studienleitfäden - alles innerhalb des LMS einer Institution, ohne zusätzliche Arbeitsabläufe oder Berechtigungsnachweise. 

Zu Beginn des Schuljahres können die Informationen über den Lehrplan für Schüler, die mehrere Klassen gleichzeitig besuchen, überwältigend sein. Den Überblick über die einzelnen Unterrichtsanforderungen zu behalten und die richtigen Lernpläne zu erstellen, ist der Schlüssel für einen reibungslosen Start in ihre Lernreise. KI-Tools wie LearnWise werden dort eingesetzt, wo die Lernenden lernen und mit dem vorhandenen Kursmaterial interagieren - und wo die Lehrkräfte Aufgaben und andere Beiträge bewerten - und sorgen so für eine einfache Annahme.

An der University of Westminster beantwortete der KI Student Tutor in Blackboard nicht nur die Fragen der Studenten, sondern generierte auch Quizze, die die Lerngewohnheiten verbesserten, und ließ sich vollständig in Open-Source-Content-Tools wie H5P integrieren. Durch die Integration von H5P in interaktive Inhalte wie Präsentationen, Videos, Quiz und Umfragen, Lernspiele und verzweigte Szenarien für personalisiertes Lernen können KI-Tools wie Student Tutor viel einfacher eingesetzt werden. Bei der Verwendung von H5P entdeckten die Lehrkräfte unerwartete Einblicke in die Art und Weise, wie sich die Studierenden mit dem Kursmaterial auseinandersetzen, und konnten so bessere Unterrichtsstrategien entwickeln. 

Der Unterschied für die Studierenden ist das Selbstvertrauen: Sie müssen sich nicht mehr allein mit Problemstellungen herumschlagen oder auf unzuverlässige Internetquellen zurückgreifen. Der Tutor sitzt in ihrem LMS/VLE, ist rund um die Uhr verfügbar und wird von den Lehrkräften beaufsichtigt, um die Qualität sicherzustellen.

5. Die Punkte verbinden: Die Reise der Schüler mit AI verstehen

Eine der größten Herausforderungen für Studierende besteht nicht darin, einen einzelnen Kurs zu meistern, sondern die Komplexität aller Kurse gleichzeitig zu bewältigen. Fristen überschneiden sich, Richtlinien unterscheiden sich, und Konzepte hängen oft auf eine Weise zusammen, die auf den ersten Blick nicht offensichtlich ist. Künstliche Intelligenz kann Studenten dabei helfen, dieses Chaos zu durchdringen, indem sie als Organisator, Coach und Bindeglied für ihre gesamte Lernreise dient. Ein Student könnte den Assistenten bitten, einen Wochenplan zu erstellen, der die Fälligkeitstermine für Kalkulation, Physik und Englisch ausgleicht, oder ihn darauf hinweisen, wenn sich mehrere Aufgaben überschneiden. Sie könnten die Richtlinien für verspätete Einreichungen in verschiedenen Kursen vergleichen, um Strafen zu vermeiden, oder sich beraten lassen, welche Kurse sie im nächsten Semester belegen sollten, um auf dem richtigen Weg zum Studienabschluss zu bleiben. 

Über die Logistik hinaus kann KI Wissen über Disziplinen hinweg verknüpfen, z. B. die Kettenregel aus der Kalkulation mit der Kinematik in der Physik, oder vorschlagen, welche Lektüre vor einer neuen Einheit noch einmal gelesen werden sollte. Sie kann sogar Ressourcen zusammenfassen, doppelte Materialien eliminieren und Aufgaben in berufstauglichen Portfolios abbilden. Durch das Verweben der einzelnen Stränge des gesamten Arbeitspensums eines Schülers verwandelt AI fragmentierte Kurserfahrungen in einen kohärenten Pfad und hilft den Lernenden, organisiert zu bleiben, ihr Verständnis zu vertiefen und mit Zuversicht voranzukommen.

Hier sind einige weitere Fälle, in denen eine kursübergreifende Unterstützung das Engagement der Schüler fördern kann:

• Navigieren Sie durch Richtlinien und Ausnahmen, indem Sie die Regeln für die Benotung oder die verspätete Abgabe in verschiedenen Kursen vergleichen, um Zeit zu sparen und Verwirrung zu vermeiden.
• Treffen Sie klügere Entscheidungen bei der Einschreibung, indem Sie den aktuellen Fortschritt mit den zukünftigen Anforderungen für den Abschluss abgleichen und sicherstellen, dass die Kurse des nächsten Semesters den Anforderungen entsprechen.
• Erstellen Sie aussagekräftige Lernpläne mit verschachtelten Übungen aus mehreren Kursen, um Schwachstellen mit Übungen zu beheben, die Ideen in verschiedenen Kontexten verstärken.
• Vereinfachen Sie das Leben auf dem Campus, indem Sie sich überschneidende Ressourcen zusammenfassen (z. B. mehrere Zitierleitfäden), die Navigation zentralisieren (z. B. kursübergreifende Zoom-Links) und sogar Aufgabenportfolios für die Karriereentwicklung zusammenstellen.

Governance, die die Verantwortung für KI-Anwendungen wahrt

Geschwindigkeit und Skalierbarkeit sind wichtig, aber der Erfolg hängt auch von der Governance ab. Jede dieser Funktionen verfügt über integrierte Kontrollmechanismen: Bearbeitung nach Aufforderung durch das System, rollenbasiertes Verhalten, nur genehmigte Inhaltsquellen und vollständige Prüfprotokolle. Studierende und Lehrkräfte vertrauen der KI, wenn sie wissen, wer sie kontrolliert, welche Daten sie verwendet und wie sie korrigiert werden kann.

Von den Merkmalen zur Wirkung

Bei diesen fünf Funktionen handelt es sich nicht um futuristische Erweiterungen: Sie sind bereits jetzt verfügbar, und die Einrichtungen stellen ihren Wert bereits im ersten Semester der Einführung unter Beweis. Gemeinsam befreien sie das Personal von sich wiederholenden Aufgaben, geben den Studierenden Vertrauen in ihr Lernen und helfen den Führungsteams, mit besseren Daten zu steuern.

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