Arbeitsziele des Projektvorhabens WBsmart
Das Projektvorhaben verfolgt eine zwischen den beteiligten Partnern verzahnte, agile Arbeitsstruktur. Es ist dabei grundsätzlich so, dass alle Konsortialpartner*innen in jedem Arbeitspaket und seinen Unterpaketen beteiligt sind und die jeweilige Leitung der Unterpakete anhand der Themenschwerpunkte verteilt werden.
Die Koordination des Vorhabens, die Modellierung und Entwicklung des Wissengraphen sowie der Empfehlungs- und Erklärbarkeitskomponente erfolgt durch den Partner Wissensbasierte Systeme & Wissensmanagement der Universität Siegen.
Die bildungswissenschaftliche Grundlegung des Vorhabens sowie die Interaktion und Koordination von Interventionen mit der assoziierten Partnerin in der außerklinischen Pflege werden durch die Berufs- und Wirtschaftspädagogik der Universität Siegen eingebracht.
Die Technische Informationsbibliothek Hannover und ihre Fachgruppe für Learning and Skill Analytics entwickelt die bestehende Lernplattform anhand der gemeinsamen Projektbedarfe und Konzepte weiter zu einer KI-basierten Lernplattform inklusive Empfehlungs- und Erklärungskomponente.
Arbeitspakt 1: Erschließung des Sozialraums und Anforderungsanalyse auf Basis User Centered Design (UCD) Ansatz
Im ersten Arbeitspaket wird der Aufbau einer arbeitsfähigen Netzwerkstruktur und die Implementierung eines agilen Projektmanagements verfolgt bevor mit der Analyse der Herausforderungen und spezifischen Bedarfe im Handlungsfeld begonnen wird. Dies erfolgt über den Think Space des Weiterbildungsraums. Parallel dazu erfolgt eine partizipative Entwicklung von Einsatzszenarien, in die das innovative Weiterbildungsprogramm sinnstiftend und qualitätssichernd eingesetzt werden kann.
Angestrebte Ergebnisse dieser Phase sind neben den Projektmanagementaspekten unter anderem die Erarbeitung einer qualitativen Vorstudie zur Erschließung des Sozial- und Handlungsraums inklusive eines technischen Anforderungsdokuments sowie ein Framing des Weiterbildungsprogramms.
Arbeitspaket 2: Entwicklung eines partizipativen Weiterbildungsprogramms und Erstellung einer multidimensionalen Wissensrepräsentation
Die multidimensionale Wissensrepräsentation liegt im Fokus des zweiten Arbeitspaktes. Hier wird zu Beginn die Entwicklung von Weiterbildungsbausteinen angestrebt. Diese bilden eine Grundlage für die Lernbasis unter Anwendung von integrativen Text Mining Ansätzen, unter anderem zur automatisierten Themen- und Kontexterkennung. Die Konzeption und Erstellung des multidimensionalen KI-Weiterbildungsraums fokussiert die semantische Wissensrepräsentation der erkannten Zusammenhänge des Weiterbildungsprogramms in Form eines Wissensgraphen. Ziel ist dabei die Extraktion und Anreicherung von Kausalitäten und semantischen Konstrukten, die aufbereitet und verknüpft die Basis des Wissensgraphen bilden. Hierbei erfolgt auch eine Modellierung neuer Knotenkonzepte und Themenübergangselemente in der gewählten Wissensgraphstruktur zur Unterstützung von Mentoring oder Interventionen.
WBsmart – Vernetzte und individualisierte KI-Lernumgebung auf Basis Wissensgraph und Empfehlungen
Weiterführend erfolgt in diesem Arbeitspakt eine Vorbereitung der Implementierung der Weiterbildungsbausteine und des Mentorings in die institutionellen Arbeitsabläufe und eine Zwischenevaluation.
Arbeitspaket 3: Prototyp-Entwicklung und Pilotphase
Die Entwicklungs- und Pilotphase fokussiert die kontextsensitive Weiterentwicklung der Lernplattform durch eine KI-basierte Empfehlungskomponente, welche auf den semantischen Zusammenhängen des Wissensgraphen arbeitet. Weiterhin erfolgt die Erprobung des didaktischen Konzeptes in der Praxis, den Einrichtungen der assoziierten Partnerin.
KI-basierte Lösungen besitzen häufig das Label einer „Black-Box“, sprich: der Anwender kann sich die gemachten Aktionen der künstlichen Intelligenz-Applikation nicht genauer erklären oder diese nachvollziehen. WBsmart verfolgt an dieser Stelle den Ansatz, eine natürlichsprachliche Erklärbarkeitskomponente in die Anwendung zu integrieren, welche auf Themenzusammenhängen des Wissensgraphen arbeitet und so Erklärungen zu gemachten Lernempfehlungen geben kann. Hierzu wird ein User-zentriertes Konzept im Design- und Usability-Space des Projektes erarbeitet und integriert. Es ergeben sich Lernschleifen welche partizipativ Feedback generieren und so eine Verbesserung der KI-Plattform ermöglichen.
Es erfolgt eine praxisintegrierte KI-Implementierung und Erprobung mittels teilnehmender Beobachtung in Form von Workshops, Interviews mit den Probanden und Probandinnen sowie Usability Tests zur Evaluation des iterativ entwickelten und verbesserten Prototyps.
Arbeitspaket 4: Nachhaltige Implementierung in die Praxis
Das abschließende vierte Arbeitspaket sieht eine prozessintegrierte Evaluation der Weiterbildungsbausteine zur Ableitung von Anpassungsbedarfen vor und setzt so die Testung und Evaluation von Arbeitspaket 3 fort. Hierzu werden unter anderem Mixed-Methods Ansätze inklusive Triangulation eingesetzt. Im Rahmen einer Lernschleife durch Einarbeiten von Feedback und Testergebnissen wird so die KI iterativ erweitert und optimiert.
Auf technischer Ebene erfolgt ebenfalls eine Reflexion und Bewertung der durchgeführten Erweiterungen und Ergebnisse aus Arbeitspaket 3 im Hinblick auf eine nachhaltige Einsatzfähigkeit der KI-Plattform. Ebenso erfolgt die technische Dokumentation.
Unter dem Aspekt der nachhaltigen Nutzung wird ein Transfer der KI-gestützten Weiterbildung im Anwendungsfeld der außerklinischen Pflege angestrebt. Dazu werden fachübergreifend schnittstellenorientierte Weiterbildungsbausteine, basierend auf den Projektergebnissen, für die berufsbildungswissenschaftliche Weiterbildung in Form eines Programms erarbeitet.
Abschließend werden an dieser Stelle die Projektergebnisse gesichert und Aktionen zur Publikation und Breitenwirksamkeit sowie einem Austausch mit weiteren INVITE-Projektvorhaben fokussiert.