BigBang für die Lehre: KI-Assistent für die universitäre Lehrplanung
Der hochschuldidaktische KI-Assistent BigBang, soll Lehrende und Studierende durchgängig in Konzeption und Durchführung von Lehrveranstaltungen und Lernphasen unterstützen.
Das Projekt
BigBang für die Lehre ist ein hochschuldidaktisches Innovationsprojekt, das den lernförderlichen Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Lehre und Studium fördert. Im Mittelpunkt steht die Entwicklung des KI-Assistenten BigBang, der Lehrende und Studierende bei der Planung, Gestaltung und Reflexion von Lehr- und Lernprozessen unterstützt.
BigBang steht für klar strukturiertes, lernzielorientiertes Lehren und Lernen als kraftvollen Startimpuls sowie die schnelle Entfaltung unterschiedlicher Ideen zu einem vollständigen stimmigen didaktischen Lehr-/Lernsetting.
Der KI-Assistent BigBang
Der KI-Assistent begleitet den gesamten didaktischen Prozess:
Der KI-Assistent wird zunächst LMU-spezifisch entwickelt, in Pilotfächern erprobt und anschließend an der HS Kempten sowie der OTH Amberg-Weiden getestet, um die Anschlussfähigkeit über die LMU hinaus sicherzustellen.
Die Pilotierung ist für Ende 2026 geplant.
Dabei richtet sich der KI-Assistent zunächst an die Lehrenden. Perspektivisch sollen auch die Studierenden BigBang nutzen könnne.
Projektkoordination und -leitung
Projektkoordination: Dr. Barbara Beege
Projektleitung: Dr. Jana Antosch-Bardohn
Förderung
Das PROFiL-Projekt BigBang für die Lehre wird im Rahmen des Förderprogramms NewNormalKI durch das Bayerische Wissenschaftsministerium sowie die Vereinigung der Bayerischen Wirtschaft (vbw) gefördert.
Kooperationspartner
Kontakt
Dr. Barbara Beege
Stellv. Leitung PROFiL, Trainerin, Systemische Coachin
FutureSkillTraining, Feedbackkultur, Teamteaching, Kollaboratives Arbeiten
Der KI-Assistent wird auf einem GPU Server der IT-Gruppe Geisteswissenschaften mit quelloffenen KI-Modellen an der LMU München betrieben. Eingaben der Nutzenden werden ausschließlich zur unmittelbaren Bearbeitung der jeweiligen Anfrage verwendet. Sie werden nicht zum Training oder zur Weiterentwicklung des KI-Modells genutzt und nicht an externe KI-Anbieter oder Dienste übermittelt. Eine inhaltliche Auswertung der Eingaben durch uns findet nicht statt.
BigBang arbeitet nach dem Prinzip der Retrieval-Augmented Generation (RAG). Dabei greift der Assistent auf eine von uns zusammengestellte Wissensbasis zurück. Die darin enthaltenen Materialien sind Open-Source-Inhalte oder Inhalte, die unter offenen Lizenzen – beispielsweise Creative Commons CC BY 4.0 – zur Verfügung stehen. Die Inhalte der Wissensbasis werden im Rahmen des RAG-Verfahrens ausschließlich zur Unterstützung der didaktischen Planung genutzt – nicht zum Training des KI-Modells oder zu kommerziellen Zwecken.
Hinweis: BIG BANG befindet sich derzeit im Prototypenstatus.