AI Beacon
Von Feedback zu Wirkung: Lehrqualität verbessern durch KI-gestützte Evaluationswerkzeuge für Lehrende, Studierende und Institutionen.
Steckbrief
- Beteiligte Departemente Wirtschaft
- Institut(e) Institut Applied Data Science & Finance
- Forschungseinheit(en) Future Skills Lab
- Strategisches Themenfeld Themenfeld Humane Digitale Transformation
- Förderorganisation Andere
- Laufzeit (geplant) 01.01.2026 - 31.12.2026
- Projektleitung Julius Kooistra
-
Projektmitarbeitende
Julius Kooistra
Prof. Dr. Branka Hadji Misheva
Prof. Dr. Lucia Gomez Teijeiro
Prof. Dr. Michel Krebs - Partner EPFL Center for Learning Sciences
- Schlüsselwörter Lehrevaluation, Hochschulbildung, Künstliche Intelligenz in der Bildung, Formative Evaluation, Feedbacksysteme, Bildungstechnologie, Qualitätssicherung
Ausgangslage
Lehrevaluation ist ein zentraler Bestandteil der Qualitätssicherung in der Hochschulbildung. Bestehende Verfahren sind jedoch oft eindimensional und bieten nur begrenzte Ansatzpunkte für konkrete Verbesserungen der Lehre. Wir schlagen eine innovative digitale Lösung vor — AI Beacon — die auf agentischer Künstlicher Intelligenz (KI) basiert und alle Phasen des Evaluationszyklus von Lehrveranstaltungen unterstützt. AI Beacon bietet gezielte Unterstützung, um Lehrpersonen bei der Konzeption von Evaluationen zu begleiten, Studierende zu konstruktivem und ganzheitlichem Feedback anzuleiten, didaktische Beraterinnen und Berater bei der Identifikation zentraler Handlungsfelder zu unterstützen und Lehrpersonen bei der Umsetzung von Verbesserungen in Lehre und Materialien zu helfen. AI Beacon basiert auf dem Digital Competency Training Assessment Model (DTCAM) sowie dem Digital Training Companion (DTC), die am EPFL LEARN Center entwickelt wurden. In diesem einjährigen Design-Science-Forschungsprojekt wird die technische Machbarkeit von AI Beacon demonstriert und seine Wirksamkeit in unterschiedlichen Hochschulkontexten pilotiert. Durch iterative Weiterentwicklung und Validitätsprüfung soll AI Beacon die Evaluationskompetenz stärken, die Lehrqualität verbessern und institutionelle Entscheidungsprozesse unterstützen und so den Weg für die nächste Generation von Evaluationssystemen in der Hochschulbildung ebnen.
Vorgehen
AI Beacon baut direkt auf der Theorie der Lehrevaluation auf und führt durch Fortschritte in mLLMs, die Anbindung an LMS sowie die Analyse von Kursinhalten wegweisende Innovationen ein. AI Beacon automatisiert die Erstellung qualitativ hochwertiger Evaluationen, unterstützt Studierende bei der KI-gestützten Abgabe konstruktiven Feedbacks und steigert die Wirksamkeit von Rückmeldungen durch die Generierung konkreter, umsetzbarer Handlungsempfehlungen. AI Beacon unterstützt den Übergang zu einer neuen Generation der Lehrevaluation, in der kontinuierliche Verbesserung, Skalierbarkeit, Bidirektionalität und Handlungsorientierung durch KI ermöglicht und durch menschliche Entscheidungsfindung gesteuert werden.
Ausblick
AI Beacon wird eine marktfähige, produktionsreife Anwendung sein, die nach Schweizer Standards für Datensicherheit, Souveränität, Zuverlässigkeit und Robustheit entwickelt wird. Durch iterative Tests an der BFH und der SUPSI sowie die Einbindung mehrsprachiger Institutionen wird eine hohe Qualität, Praxistauglichkeit und Passung zur Hochschullandschaft sichergestellt. Dank modularer Architektur, klarer Dokumentation und offener Schnittstellen ist AI Beacon interoperabel und langfristig in bestehende Bildungssysteme integrierbar. Während generative KI die Bildung verändert, stoßen traditionelle Evaluationsmethoden an ihre Grenzen. AI Beacon unterstützt Lehrpersonen bei der Gestaltung wirksamer formativer Evaluationen, begleitet Studierende bei konstruktivem Feedback und übersetzt dieses in konkrete, umsetzbare Verbesserungsmaßnahmen in Verbindung mit den Kursmaterialien. Entwickelt von EPFL und BFH, getestet an BFH und SUPSI und didaktisch validiert, ist AI Beacon bereit für den breiten Einsatz im Schweizer Hochschulsektor.
