KI für OER

Künstliche Intelligenz (K.I.) ist eines der Buzzwörter der letzten Jahre und wird dabei gerne als Alleskönnerin vermarktet, die den Menschen zukünftig allerlei Arbeit abnehmen wird. Was genau jedoch kann K.I. im Bereich OER leisten oder wofür würde es die Community hier gerne nutzen?

Vorarbeiten und bisherige Workshops

Bereits letztes Jahr hat sich das JOINTY IT-Frühjahrscamp vom 23. bis zum 24. April mit dieser Frage beschäftigt. Dabei stand vor allem das Thema der Auffindbarkeit von OER im Vordergrund. Es wurden verschiedene IT-Expert:innen eingeladen und zwei Tage lang wurde gehackt sowie sich intensiv rund um die Themen Auffindbarkeit und userspezifische Vorschlagsmechanismen bei Suchen nach OER ausgetauscht.

Um dieses Thema und die konkreten Bedarfe aus der Community erneut aufzugreifen, wurde gemeinsam mit der Community ein Dokument erarbeitet, um nochmals Bedarfe und mögliche Einsatzgebiete von KI für OER zu ermitteln. Außerdem wurden bereits bestehende Forschungsprojekte zu diesem Thema gesucht und deren Themen und Ziele zusammengefasst.

Bedarfe der Community

Metadaten

Als formulierte Bedarfe hat sich erneut der Wunsch nach K.I.-Untersützung bei dem Thema Metadaten ergeben. Hierbei wird sich einerseits eine automatische Generierung von Metadaten zu Lernmaterial gewünscht, als auch eine Verknüpfung mit ähnlichen Lernmaterialien aus einem Repositorium. Damit zusammenhängend wird sich eine intelligente Suche gewünscht, die basierend auf dem Nutzer:innenprofil und den Kontexten der letzten Suchen passendes Lernmaterial vorschlägt.

Inklusion

Als neuer Punkt hinzugekommen ist dieses Mal das Thema Inklusion. Da Open Educational Resources allen Menschen zugänglich sein sollen, formuliert die OER-Community auch bei diesem Themenbereich Bedarf und Unterstützung durch K.I. Mögliche Einsatzgebiete sind beispielsweise eine automatische Überprüfung des Materials auf Barrierefreiheit, eine Ergänzung von Alternativbeschreibungen bei Bildern und Videos, eine OCR-Erkennung von Texten in Videos sowie die Anfertigung von Transkripten oder Übersetzungen. Hier wird deutlich, dass dieser Themenbereich auch mit der Generierung von Metadaten zusammenhängt.

Weitere Themen

Weitere eingebrachte Themen sind Lern-Management-Systeme, bei denen sich unter anderem eine KI-basierte Unterstützung für Learning-Analytics gewünscht wird. Beim Thema Content wird die automatische Generierung oder Zusammenstellung von frei nutzbaren Medien genannt. Außerdem werden sich explizit für OER trainierte Bots und Chatsysteme gewünscht, die bei der Suche nach OER unterstützen oder bei der Contenterstellung, bzw. dem Hochladen von Content in ein Repositorium auf fehlende Lizenzangaben hinweisen.

Bestehende Projekte

Bei der Suche nach bereits bestehenden Projekten sind vor allem drei Projekte gefunden worden, die sich explizit mit K.I. und OER beschäftigen. Zum einen das EU-Projekt X5GON (https://www.x5gon.org/), das sich mit der Verbesserung der Auffindbarkeit von OER beschäftigt. Zum anderen wurden zwei niederländische Projekte genannt, von denen das eine an der niederländischen Stiftung SURF, das andere an der TU Delft durchgeführt wird.

X5GON

Das EU-Projekt X5GON möchte die Auffindbarkeit von OER verbessern (siehe auch den Artikel von OERinfo), wobei dies vor allem durch folgende Punkte geschehen soll:

• Aggregation: Content soll an einem Ort gesammelt werden
• Curation: relevanter und kontextueller Content soll durch KI kuratiert werden (bspw. Übersetzung)
• Personalization: Basierend auf den Bedürfnissen der Lernenden soll Content vorgeschlagen werden, dazu werden relevante Faktoren analysiert
• Creation: Organisationen sollen selbst eigene Content Bibliotheken anlegen und teilen können

Projekt an der niederländischen Stiftung SURF

Das Projekt an der Stiftung SURF befindet sich noch in der Anfangsphase und beschäftigt sich ebenfalls mit der Verbesserung der Auffindbarkeit durch die Kombination mit einer Volltextsuche. Verschiedene Mikrodienste sollen unterschiedlichste Materialarten auswerten und einer Volltextsuche zugänglich machen. Auch Audio- und Videodateien sollen konvertiert werden, um der Volltextsuche zugänglich zu werden. Eine Vorstellung des Projektes findet sich auch in diesem Video von Robert Schuwer ab Minute 09:20.

Projekt an der TU Delft

Ein weiteres Projekt ist grade an der TU Delft gestartet, das sich ebenfalls mit dem Thema Auffindbarkeit beschäftigt. Zusätzlich zu den Metadaten eines Materials sollen dort Userdaten in die Suche eingebunden werden, sodass eine userspezifische Suche nach OER-Materialien angeboten werden kann.