Über das Projekt

Academic Performance Prediction (APP) Systeme sind Systeme, welche die Leistungs- und Abbruchsvorhersage an Hochschulen bedienen. Ihr Ziel ist es, frühzeitig Abbruchgefährdungen zu identifizieren und so den präventiven Einsatz von individuellen Unterstützungsmaßnahmen zu ermöglichen.

Jedoch legt die an der Heinrich-Heine-Universität durchgeführte Studie von Kieslich et al. (2019) nahe, dass der Einsatz KI-basierter Systeme von Studierenden, insofern eigene Daten und Planungen betroffen sind, als problematisch betrachtet wird. Dies stellt ein ernsthaftes Hindernis für die erfolgreiche Einführung eines solchen Systems dar.

Ziel dieses Projektes ist es daher, einen sozial verträglichen Einsatz von KI-Systemen zu ermöglichen, indem ethische Aspekte und deren Wahrnehmung durch Betroffene erforscht und berücksichtigt werden. Einerseits wird hierzu, basierend auf entsprechenden Vorarbeiten, ein KI-System zur Academic Performance Prediction entwickelt, in dem durch eine regelbasierte Erklärungskomponente weitgehend Transparenz für die Betroffenen geschaffen wird. Andererseits werden der Einsatz dieses Systems, ebenso wie die für die Vorhersage erforderlichen Daten nach technischen und ethischen Gesichtspunkten und deren Wahrnehmung durch Studierende durch Labor- und Feldexperimente untersucht. Hieraus sollen letztendlich Handlungsempfehlungen in Zusammenarbeit mit den verantwortlichen Stellen in der Hochschule für den Einsatz solcher Systeme abgeleitet werden.

A Socially Responsible Approach to the Introduction of Student Performance Prediction at a German Higher Education Institution
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