Wie AI CUI der Hochschulbildung helfen kann

Künstliche Intelligenz (KI) ist in der Hochschulbildung sehr dynamisch und vielversprechend. Der Schwerpunkt der KI liegt jedoch weitgehend auf der Verbesserung des Lernerlebnisses, nicht auf den Registrierungs- und Einschreibungsbüros, wo es nach wie vor Herausforderungen gibt. Studieninteressierte haben Schwierigkeiten, sich bei der finanziellen Unterstützung zurechtzufinden, während sich die derzeitigen Studenten oft mit der Einschreibung in einen Kurs schwer tun. Hier kann eine mit künstlicher Intelligenz arbeitende Schnittstelle den Studenten bei der Einschreibung und Registrierung helfen.

Was ist eine künstliche Gesprächsschnittstelle (AI CUI)?

Um unser heutiges Verhältnis zur KI zu verstehen, müssen wir einen Blick in die Vergangenheit werfen. Zwischen Mensch und Maschine gab es schon immer eine Art Science-Fiction-Rätsel. Jahrzehntelang haben Wissenschaftler versucht, mit Computern durch natürliche menschliche Befehle. Das war 1960, ELIZA in einem KI-Labor des MIT entwickelt, um das Verhalten eines Psychiaters nachzuahmen. Auf Eliza folgten PARRY im Jahr 1972 und Jabberwacky im Jahr 1988. Die Herausforderung der frühen CUIs bestand darin, dass die Software, die sie antrieb, regelbasiert war. Das bedeutete, dass die Programmierer jede Form, in der ein Befehl an die Anwendung gegeben werden konnte, vorhersehen und berücksichtigen mussten. Wie Sie sich vorstellen können, war dies nicht sehr effizient, da der Code zu unübersichtlich wurde und die Entwickler oft viele Möglichkeiten übersehen haben, wie der Benutzer mit dem Programm interagieren könnte. Dies ist der Punkt, an dem natürlichsprachliche Programmierung (NPL) und maschinelles Lernen den Chatbot zu dem weiterentwickelt, was wir heute kennen.
Laut Gartner sind "KI-Konversationsschnittstellen eine Untergruppe von Conversational User Interfaces (CUIs) im Allgemeinen, einem High-Level-Designmodell, bei dem die Interaktion zwischen Benutzer und Maschine hauptsächlich in der gesprochenen oder geschriebenen natürlichen Sprache des Benutzers erfolgt".

Im Klartext bedeutet eine CUI die Interaktion mit einem Computer nach menschlichen Maßstäben. Mit der CUI kann der Benutzer dem Computer sagen, was er tun soll. Stellen Sie sich die CUI wie einen Mitarbeiter im Einzelhandel vor, der mit vordefinierten Skripten auf die Fragen der Kunden antwortet. CUI gibt es in zwei Formen: Sprachassistenten und Chatbots. Einige gängige Sprachassistenten-CUIs in unserer heutigen Landschaft sind Alexa, Siri und Cortana, während ein gängiger Chatbot der Chatbot von Slack ist.

Wie AI CUI den Hochschulen helfen kann

Immer mehr Universitäten Schwierigkeiten, Klassen zu füllen Bis zum 1. Mai können die AI CUIs angehenden Studenten durch individuelle Unterstützung rund um die Uhr helfen. Die Bewerbung an einer Hochschule ist mit zahlreichen komplexen Herausforderungen verbunden, von der Beantragung von Finanzhilfen über die Einreichung von Zeugnissen bis hin zur Beantragung von Studiendarlehen und der Bezahlung der Studiengebühren. Diese Herausforderungen sind besonders schwierig für Studierende mit geringem Einkommen, die niemanden haben, der sie durch den Prozess führt.
Eine erstklassige Fallstudie ist die Georgia State University. Um die Sommerschmelze zu bekämpfen - ein Begriff, der verwendet wird, um zu beschreiben, wenn High-School-Schüler sich für ein College bewerben, eine Zusage erhalten und planen, sich einzuschreiben, es aber nicht tun -, hat die Georgia State University einen Chatbot eingesetzt, um potenzielle Studenten anzusprechen. Die Studenten können Fragen zu allgemeinen Themen rund um die Universität, zur finanziellen Unterstützung und sogar zur Einschreibung stellen. Die GSU verzeichnete einen Rückgang der Sommerschmelze um 24% und eine 3,9%ige Anstieg der Immatrikulation. Als Reaktion auf diesen Erfolg erklärte Scott Burke, stellvertretender Vizepräsident für die Zulassung von Studienanfängern, "Unser wichtigstes Ziel war es, eine Lösung zu entwickeln, die Studenten auf personalisierte Weise durch komplexe Prozesse wie das Ausfüllen des FAFSA (Free Application for Federal Student Aid) und die Grundlagen der Checkliste für die nächsten Schritte für zugelassene Studenten führt. Der Prozess und die Ergebnisse haben meine Erwartungen bei weitem übertroffen."

Ein weiteres Beispiel für die erfolgreiche Implementierung von KI-CUI durch eine Universität ist die Technische Universität Berlin in Deutschland. Ihr Chatbot namens Alex half den Studierenden bei der Planung ihrer Kursarbeit. Nach Angaben von Times Higher Education, "Anstatt in Online-Stundenplänen zu suchen, tippen die Studierenden normale Fragen an Alex, z. B. wann die Kurse stattfinden, wer sie unterrichten wird und welche Prüfungen sie ablegen müssen. Der Bot antwortet in natürlich klingenden Sätzen und kann Folgefragen stellen, um herauszufinden, was ein Student wirklich wissen will."
KI-CUI unterstützt und begleitet Studierende nicht nur durch den Immatrikulations- und Registrierungsprozess, sondern verschafft Zulassungsstellen und Beratern auch mehr Zeit für sinnvollere Aufgaben. Ein Paradebeispiel dafür ist in einem Gartner-Bericht dokumentiert: "Intelligente Automatisierung macht Menschen frei für anspruchsvollere Aufgaben oder ermöglicht Anwendungsfälle, die sonst sehr zeitaufwändig gewesen wären. Ein gut dokumentiertes Beispiel ist, dass die Mitarbeiter der Georgia State University (GSU) weniger als 1 % der 50.000 von Studenten erhaltenen Textnachrichten bearbeiten müssen."

Wie sieht der Prozess der Implementierung von AI CUI aus?

Denken Sie zunächst an häufig gestellte Fragen und andere Arten von Informationsanfragen. Laut Entwicklung von Chatbots für die Hochschulpraxis, "Ein praxisorientierter Ansatz beinhaltet die Berücksichtigung mehrerer Stakeholder in der Lernsituation und die Untersuchung der Entstehung sozialer Praktiken und der Interaktionen der Stakeholder bei der Einführung der Chatbot-Technologie. Mit anderen Worten: Für eine erfolgreiche Implementierung der Chatbot-Technologie müssen Sie sicherstellen, dass Sie die wichtigsten Interessengruppen während des gesamten Prozesses einbeziehen.

Dem Papier zufolge gibt es vier Kategorien, die die Schüler durch die Inhaltsanalyse gebildet haben:

1. Sachliche und allgemeine Informationen
   1. Diese Kategorie umfasst allgemeine Fragen zur Prüfung, zur Anwesenheit und zur Kursliteratur eines Kurses.
2. Informationen zum Kursinhalt und Interaktion mit anderen Teilnehmern
   1. Diese Kategorie umfasst die Anleitung, die der Student benötigt, um mit dem Kursinhalt fortzufahren.
3. Selbstaussage oder einseitige Information
   1. Hier ist keine Antwort erforderlich, nur eine Benachrichtigung.
4. Berufung
   1. Informationsaustausch zwischen Studenten und Fachleuten.

Zusätzliche Überlegungen, dieBei der Einführung von KI-CUI sind die folgenden Punkte zu beachten:

• Eine Konzeptualisierung der Fragen von Lernenden - eine Hilfe für Designer bei der Überlegung, welche Art von Fragen und Antworten ein Chatbot für die Hochschulbildung (HE) unterstützen sollte.
• Eine Empfehlung zur Bereitstellung von Chatbot-Funktionen für Hochschulen innerhalb des bestehenden "Studenten-Ökosystems" von Anwendungen, um die Zugänglichkeit und Benutzerfreundlichkeit zu fördern.
• Ein Argument für überwachtes Lernen - aufgrund der Forderung nach qualitätskontrollierten Antworten des Chatbots und einer möglichen Rolle des Chatbots als Agent, der öffentliche Autorität ausübt.
• Eine Reflexion über die Vielzahl von Datenschutznormen, die das Design bestimmen - in diesem Fall sowohl Bildungsnormen, Forschungsethik als auch Vorschriften zur Einhaltung von Vorschriften für Cloud-Dienste Dritter.

Der Weg nach vorn

Wie bei jeder neuen Technologie kann es zu Gegenreaktionen kommen. Zum Beispiel, einige studentische Nutzer der KI-CUI an, dass diese Informationen leicht in einer FAQ oder mit einer einfachen Websuche gefunden werden können. Das ist ein Problem der meisten neuen Technologien, sie sind nicht gut genug - noch nicht. Ja, die meisten gängigen KI-CUIs wie Alexa können einfache allgemeine Fragen zum Wetter beantworten, aber in kleineren Umgebungen sind präzise, auf den einzelnen Schüler zugeschnittene Informationen vielleicht nicht so einfach zu finden. Da wir aber immer mehr Daten über Schüler sammeln, wird das vielleicht nicht mehr lange ein Problem sein.