Das Verbundprojekt IMPACT fördert die Verbesserung der Hochschulbildung durch den skalierbaren Einsatz von Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) zur (teil-)automatisierten Analyse von Texten. Entlang des Student Life Cycles erhalten Studieninteressierte, Studieneinsteiger:innen und Studierende textbasiertes, hoch informatives und personalisiertes Feedback in der Orientierungs- und Einstiegsphase, im Studienverlauf (formatives Assessment) sowie zum Abschluss von Studienleistungen (summatives Assessment). Damit werden nicht nur paracurriculare Studienanforderungen bewältigt, individuelle Lernziele und Selbstregulationsstrategien für künftiges Lernen gefördert oder Verunsicherung und Überforderung bei Studierenden verringert, sondern auch Lehrende entlastet und eine aktive Auseinandersetzung mit KI-generiertem Feedback durch Studierende und Lehrende gefördert.
An fünf deutschen Universitäten werden, begleitet durch ein Change Management auf Grundlage des SHEILA-Prozessmodells, textbasierte KI-Verfahren wie Chatbots, personalisierte Feedback-Systeme zum formativen sowie summativen Assessment in breite Anwendung gebracht. Das interdisziplinäre Konsortium nutzt dabei international erprobte Open-Source-Softwarelösungen (Rasa X, OnTask, las2peer), gemeinsame Standards und Interoperabilität in der Hochschullehre mit Lernmanagementsystemen (Moodle, Stud.IP, ILIAS), Online Studienwahl Assistenten und Assessment-Systemen (LPLUS). Für die zielorientierte Integration der KI-Anwendungen werden (medien-)didaktische Konzeptionen und Adaptionen vorgenommen.
Voraussetzung für die nachhaltige Implementierung der KI-Anwendungen in Studium und Lehre ist ein datenethisches Change Management, das in allen beteiligten Hochschulen entwickelt und angewandt wird, um eine kontinuierliche Kooperation mit Gremien, Lehrenden und Studierenden zu ermöglichen. Die Projektergebnisse werden durch Workshops und nach Open-Science-Prinzipien durch den Verbund deutschlandweit zugänglich gemacht.