Digitale Bildung und Künstliche Intelligenz in Deutschland

Die Einleitung des vorliegenden Buches beginnt mit der Darlegung der insb. durch die Corona-Pandemie besonders deutlich gewordenen Relevanz und Notwendigkeit der Digitalen Bildung und KI-Nutzung, welche im Grußwort der Bundesministerin für Bildung und Forschung sowie im Vorwort der Staatsministerin für Digitales aus Sicht der Bundesregierung Bestätigung finden. Danach werden 24 Einzelbeiträge von namhaften Wissenschaftlern und Praxisvertretern zusammengefasst, die auf dem 11. Wissenschaftsforum der AKAD University mit dem Leitthema Digitale Bildung mit und gegen Künstliche Intelligenz – survival of the fittest!? basieren und neueste Forschungsergebnisse aus unterschiedlichen Fachrichtungen zu folgenden vier großen theoretischen Leitlinien diskutieren: Standortbestimmung und Erhaltung der digitalen Wettbewerbsfähigkeit, Antworten der KI auf menschliche Leistungsgrenzen und vice versa, Gesellschaftliche Zukunftsagenda der Digitalen Bildung in Deutschland, sowie Digitalisierung und Hochschulbildung im Kontext Künstlicher Intelligenz.

Im folgenden Beitrag werden Gründe für die internationale Wettbewerbsfähigkeit Deutschlands analysiert. Zunächst werden wesentliche Treiber der Exportstärke in der Vergangenheit erarbeitet. Dann wird der Status quo Deutschlands in Bezug auf die Digitalisierung dargestellt und dieser mit dem internationalen Stand der Entwicklung verglichen. Aufbauend hierauf folgt eine Analyse, was sich bei wesentlichen Treibern der Exportstärke ändern muss, um weiterhin international ähnlich wettbewerbsfähig aufgestellt zu sein wie in der Vergangenheit. Hierbei stellt sich heraus, dass Digitale Bildung ein übergreifender wesentlicher Schlüsselfaktor ist. Welche Konturen Digitaler Bildung sich abzeichnen, wird ausgehend vom traditionellen Bildungsbegriff und einem Vergleich zentraler Eigenschaften von Bildungssystemen ausgewählter Länder herausgearbeitet. Abschließend wird nochmals zusammengefasst.

„KI wird wahrscheinlich das Ende der Welt einleiten, aber bis dahin wird es ein paar tolle Unternehmen geben“ – so ein Bourmot der Branche. Dieser Beitrag fokussiert nicht „ein paar tolle Unternehmen“ im Sinne von Google, Facebook & Co., sondern die Frage: Welche konkreten Chancen und Gefahren ergeben sich durch die Nutzung von KI gerade für Startups und kleine Unternehmen? Dazu betrachten wir die essenziellen Attribute von Innovation, digitaler Transformation und Künstlicher Intelligenz aus aktuellen wirtschaftlichen und wissenschaftlichen Perspektiven.

Die Digitalisierung verändert die Welt, in der wir leben und arbeiten. Kreative Innovationen führen zu neuen und ggf. bisher nicht bekannten Geschäftsmodellen. Diese Entwicklung kann ganze Branchen verändern. Die digitale Revolution transformiert dabei zunehmend nicht nur einzelne Aspekte des Berufslebens, sondern immer stärker auch die tägliche Arbeit insgesamt. Die neuen Stichworte hierzu heißen New Work oder Arbeit 4.0 und sie machen vor allem eins deutlich: In der digitalen Welt verändern sich nicht nur die Arbeitsbedingungen, es werden auch neue Kompetenzen benötigt, um die umfassenden digitalen Herausforderungen erfolgreich zu meistern. In diesem Zusammenhang steht auch die gesamte Unternehmenskultur vor neuen Herausforderungen. Personaler müssen Arbeitsbedingungen neu ausrichten sowie neue Kompetenzen erkennen, entwickeln und letztendlich kontinuierlich weiterentwickeln. In diesem Kontext muss eine neue Unternehmenskultur aktiv gestaltet werden.

Dieser Vortrag stellt die Ergebnisse einer Studie vor, die seit 2009 alle drei Jahre Stellenanzeigen analysiert, um zu untersuchen, wie Personen rekrutiert werden, die in Softwareprojekten Requirements Engineering (RE) betreiben, also Anforderungen ermitteln, dokumentieren und/oder verwalten. Wie nennt sich die Position, auf die diese Person eingestellt wird, welche Aufgaben hat sie noch und welche Kompetenzen soll sie mitbringen? Stellenanzeigen für Positionen, die sich Requirements Engineer, Anforderungsingenieur oder Product Owner nennen, gibt es kaum (5 % und weniger). Stattdessen wird das RE von Beratern, Programmierern und Projektleitern mit erledigt. Am häufigsten ist das RE mit Entwurf und Entwicklung der technischen Lösung kombiniert, aber auch mit Qualitätssicherung und Projektmanagement. Besonders bedenklich ist, dass kaum spezifische RE-Kompetenzen ausdrücklich gefordert werden: Nur ca. ein Drittel der Anzeigen nennen überhaupt solche Kompetenzen, falls doch v. a. pauschal „Erfahrung“. Softskills und technische Kenntnisse dagegen werden fast überall erwünscht. Dies passt auch zu Ergebnissen anderer Studien zu ähnlichen Fragestellungen.

Das Klima verändert sich immer schneller und mit ihm die Mobilität der Menschen. Bereits jetzt sind unsere Infrastruktur- und Verkehrsnetze überlastet. Die Emissionen, vor allem in den großen Innenstädten, steigen stetig: Schadstoff-Emissionen und klimawirksame Emissionen, aber auch Lärm-Emissionen. Gelingt uns der zwingend notwendige Wandel hin zur klimafreundlichen Fortbewegung? In welchem Umfang nutzen wir hierfür die KI? Können wir nach so vielen Abgaslügen unserer Automobilwirtschaft noch vertrauen? Welche neuen Antriebskonzepte kommen, welche digitalen Kompetenzen werden benötigt und wie verhalten wir Kunden uns im Markt? Wir analysieren unsere Energie- und Datenzukunft sowie ihre wechselseitigen Abhängigkeiten. Mittendrin: der Mensch in seiner neuen Umwelt.

Das anschauliche Beispiel einer internationalen Retail-Unternehmensgruppe zeigt, wie wichtig digitales Know-how und KI-Einsatz für den Erfolg der digitalen Transformation sind.

Innovative Entwicklungen wie Künstliche Intelligenz eröffnen Unternehmen völlig neue Möglichkeiten. Sie sind Chancen und (Überlebens-)Risiken zugleich. Dies betrifft in der Perspektive jede Industrie. Die Schere zwischen den Anforderungen der Digitalisierung an Unternehmen und Mitarbeiter und dem Status quo ist bereits groß. Sie wird sich im Laufe des nächsten Jahrzehnts dramatisch weiter öffnen, wenn Unternehmen, Mitarbeiter und Bildungssystem nicht aufwachen und die richtigen Schritte einleiten. Nur 22 % der deutschen Lehrkräfte der Sekundarstufen 1 und 2 sind überzeugt, dass das deutsche Bildungssystem zukunftsfähig ist. Gleichzeitig ist nur etwas mehr als 50 % der Lehrkräfte der Meinung, dass KI die beruflichen Anforderungen stark verändern wird. Am unwichtigsten ist den Lehrkräften das Vermitteln von Verständnis für wirtschaftliche Zusammenhänge, Präsentations-Skills und Anpassungsqualifikationen. Auch digitale Kompetenzen und Medienkompetenz haben aus Sicht der Lehrkräfte keine hohe Relevanz. Rund 33 % der Lehrkräfte setzt noch keine digitalen Arbeitsgeräte ein. Lehrkräfte fühlen sich nicht ausreichend auf die Digitalisierung des Unterrichts und die Vermittlung digitaler Fertigkeiten vorbereitet. Schlechte Noten auch für die digitalen Kompetenzen der Schüler. Diese können zwar gut digital kommunizieren, es mangelt aber an grundlegenden Skills. Schlechte Noten vergeben Lehrkräfte den Schülern für die Fähigkeit, digitale Informationen zu bewerten (Note 3,7), für Grundkenntnisse der Programmierung und Softwareentwicklung (Note 4,1), Kenntnisse über Chancen und Risiken von KI (Note 3,8) sowie rechtliche Grundkenntnisse (Note 4,3) und Datenschutz (Note 3,8). In den Unternehmen wird Digitalisierung von Entscheidern mit unternehmerischer Wettbewerbsfähigkeit assoziiert. In vielen Unternehmen gibt es jedoch eine Tendenz der Orientierung an „Worst Practices“. Es mangelt an Zeit und Problembewusstsein sowie an organisationalen Innovations- und Nutzungsstrategien, die gleichermaßen das Geschäftsmodell und den Menschen in den Blick nehmen. Hinsichtlich der Mitarbeiter von morgen wird gefordert, im Rahmen der Digitalisierung essenziell werdende Skills wie Anpassungsqualifikationen, Problemlösungskompetenzen und kritisches Out-of-the-Box-Denken bereits in den Schulen zu trainieren. Der nachfolgende Artikel beleuchtet historische und künftige Entwicklungen von KI und die Auswirkungen auf Unternehmen und die Workforce von morgen und präsentiert die Ergebnisse der Digital Skills Gap Studie 2020 von KOHORTEN Sozial- und Wirtschaftsforschung und NOAA PARTNERS Growth & Evolution Architects.

Eignet sich Information als Ware? Norbert Wiener, der Begründer der Kybernetik, hat sich bereits Mitte des 20. Jahrhunderts diese Frage gestellt und damals mit Nein beantwortet. Mark Zuckerberg dürfte da anderer Meinung sein – wer hat nun recht? Zum Ende der 2010er Jahre ist es aktuell ein vielfach zitiertes Mantra, dass Daten das Öl des 21. Jahrhunderts seien. Stimmt das überhaupt? Sind Daten wirklich eine knappe Ressource, oder leben wir nicht eher in einer Zeit des Informationsüberflusses? Eventuell löst sich das Paradox auf, wenn die Tech-Riesen des Silicon Valley nicht mehr nur als Händler von Daten und Information, sondern als Aufmerksamkeitshändler betrachtet werden. Ausgehend von Wieners Denkansatz ergeben sich interessante Bezüge zu aktuellen Themen, wie „Geistiges Eigentum“ oder „Geheimhaltung“. Aufmerksamkeit ist eine Ressource, die nicht geteilt werden kann, während Informationen im Prinzip beliebig geteilt werden können, was unmittelbar die Frage aufwirft, ob etwa einzelne Firmen (oder Nationen) sich das Wissen über neu entwickelte Impfstoffe exklusiv aneignen können sollten.

Welche Menschen ein selbstfahrendes Auto töten soll und welche nicht, ist als Fragestellung schon falsch, setzt sie doch voraus, dass Künstliche Intelligenz (KI) ethisch relevante Entscheidungen treffen wird, und das nach utilitaristischen Prinzipien. Dieser Vortrag holt darum weiter aus und behandelt folgende grundsätzlichen Fragen bezüglich des Einsatzes von KI:

Vorschlag und Ausblick: Wie kann KI ethisch vertretbar Arbeitsprozesse verbessern und was sollten Tabus sein?

Das Ziel ist es, zu analysieren inwieweit neuronale Netze ethische Grundsätze erlernen können. Als Basis ethischer Grundsätze dienen der Maschine die Märchen der Gebrüder Grimm. Durch unüberwachtes Lernen soll erforscht werden, ob das neuronale Netz die Moral der Figuren erfassen kann, die moralischen Ähnlichkeiten zwischen den Figuren in Clustern gruppieren und korrekt zwischen den Variablen „gut“ und „böse“ einordnen kann. Die Ergebnisse des neuronalen Netzes werden mit den Bewertungen von Probanden verglichen, die mittels einer wissenschaftlichen Umfrage erhoben wurden. Die Ergebnisse der Arbeit zeigen die Schwierigkeit, der sich eine Maschine ausgesetzt sieht, wenn sie im Umfeld von Menschen deren moralische Urteile aus dem Kontext aufzunehmen und einzuordnen versucht. Die moralische Ähnlichkeit zwischen Charakteristiken von Personen kann das neuronale Netz erfassen. Die Märchentexte dienen als Vermittler von „gut“ und „böse“ dagegen nur dann, wenn der Leser über implizites Wissen verfügt. Dieses Wissen geht der Maschine allerdings ab.

Der vorliegende Beitrag widmet sich der Zukunft Digitaler Bildung in Deutschland. Er umreißt die Relevanz der Digitalen Bildung, wie sie sich aus verschiedenen Perspektiven bereits jetzt abzeichnet. Dem gegenübergestellt werden die großen Problemstellungen, zu welchen Digitale Bildung in Zukunft einen signifikanten Lösungsbeitrag leisten kann. Folgend wird eine holistische Auslegung des Begriffes Digitaler Bildung angeboten und mittels der Lerntechnologie das klassische Modell des pädagogischen Dreiecks für die Digitale Bildung erweitert. Nachdem digitale Kompetenzen als zentrales Bildungsziel in digitale Führungs-, digitale Fach- und digitale Basiskompetenzen konzeptioniert werden, wird deren Relevanz für die Entwicklung digitaler Exzellenzkulturen aufgezeigt, bevor 10 Thesen zur Zukunft der Digitalen Bildung vorgestellt werden. Den Beitrag schließen ein Fazit und ein Ausblick auf sich abzeichnende Paradoxa, deren fruchtbare Lösung die Voraussetzung ist, damit Digitale Bildung ihr enormes Entwicklungspotenzial entfalten kann.

Wer sich als Pädagoge und Wissenschaftler mit dem Thema Digitalisierung im Kontext von Unterricht, Lehre und Bildungsprozessen befasst, stellt schnell fest: Kaum jemand realisiert die Tragweite der durch Digitaltechnik und Netzwerke möglichen und von IT-Konzernen forcierten Transformation von Bildungseinrichtungen zu immer stärker automatisierten, kybernetisch gesteuerten Beschulungs- und Prüfanstalten. „It’s the economy, stupid“ wird zum Mantra auch der Bildung. Der Begriff Learning Analytics als Teilaspekt von Big Data Analytics weist ebenso auf Automatisierungstechnik für Lernprozesse wie der Begriff der datengestützten Schulentwicklung (Hartong, Learning Analytics und Big data in der Bildung, 2019). Mit Summit Learning (Facebook), Google Classroom oder Apple Education sind vollautomatisierte Systeme in den USA bereits im Einsatz. Der DigitalPakt Schule schafft die technischen Voraussetzungen für die Beschulung per Netz und Cloud in Deutschland (Lankau, Bildungsmarkt Schule. Tatsächliche Kosten des Digitalpakt Schule und verdeckte Interessen, 2019).

Digitalisierung ist allgegenwärtig, auch in Erziehung und Unterricht. In diesem Beitrag sollen Möglichkeiten und Grenzen einer Digitalisierung im Bildungsbereich herauskristallisiert werden. Zu diesem Zweck werden neben theoretischen Überlegungen hinsichtlich einer Medienbildung auch empirische Forschungsergebnisse vorgestellt. Leitend werden zwei Thesen sein: Pädagogik vor Technik und Lernen bleibt Lernen. Beides mündet in das Postulat einer humanen Schule im Zeitalter der Digitalisierung.

In noch nie dagewesener Form verändert der Digitalisierungsprozess unsere Art Mensch zu sein – von der Entwicklung der individuellen Persönlichkeit bis zu gesamtgesellschaftlichem Handeln. Dies erfordert eine stärkere Auseinandersetzung mit dem, was online mit emotionalen und kognitiven Prozessen, Verhalten und sozialer Gemeinschaft passiert. Digitale Entwicklungen müssen stärker aus dem Blickwinkel ihrer Folgen betrachtet werden. Welche Rückkopplungen zeigen sich für das physische Leben – auch für Ökonomie und Politik? Welche Auswirkungen hat die heutige digitale Weichenstellung auf den Einzelnen, die gesamte Gesellschaft und unsere Demokratie von morgen (s. Sharing Economy, Scoring Systeme)? Digitale Bildung ist besonders gefordert. Technikbasiertes Wissen, ein digitales Bewusstsein sowie cyberpsychologisch geprägte kognitive und sozioemotionale Fähigkeiten sind Voraussetzungen, um neue Technologien gezielt und bewusst einzusetzen. Schul-, Bildungs- und Unternehmenspolitik müssen sich diesem Transformationsprozess stellen.

Der Beitrag diskutiert, welche Herausforderungen Wissenschaft und Forschung im Zeitalter der Digitalisierung erwarten könnten und ordnet dies auch wissenschaftstheoretisch ein. Es zeigt sich, dass auf heutigem Stand einige Veränderungen notwendig sind, um im Licht der hier skizzierten und zugrunde gelegten Entwicklungen (Disruption, mediale Verzerrungen von Informationen, Künstliche Intelligenz) zukunftsfähig zu sein. Werden diese jedoch vorgenommen, deutet sich an, dass Wissenschaft und Forschung einen bedeutenden Zukunftsbeitrag leisten können. In Bezug auf die ersten beiden Entwicklungen könnte ein erster Schlüssel in der Interdisziplinarität zwischen verschiedenen Fakultäten und Fachbereichen, ein zweiter in der Realisation stärker einer Echtzeit angenäherten Begutachtungsverfahren und ein dritter in der Kooperation zwischen Universität, Fachhochschule und spezialisierten Weiterbildungsanbietern liegen. In Bezug auf die dritte Entwicklung deutet sich ein Schlüssel in der Vermittlung einer konsequenten Sinnorientierung und ein zweiter Schlüssel darin an, Forschung darauf zu konzentrieren, Lernumgebungen zu erzeugen, welche die Möglichkeiten der Digitalisierung konsequent zum Zweck der Steigerung des Lernerfolgs und des Forschungserfolgs einsetzen. In allen diesen Entwicklungen werden Werte und Wertegemeinschaften bedeutsamer.

Im Zuge der Digitalisierung der Hochschulen verändern sich nicht nur Inhalte, Methoden, Praktiken und Prozesse im wissenschaftlichen und administrativen Arbeiten – es wird auch ein umfassender Differenzierungsprozess im Hochschulsystem angestoßen. Anhand ausgewählter Aspekte der bundesweiten Schwerpunktstudie Digitalisierung der Hochschulen im Auftrag der EFI werden verschiedene Facetten dieser Entwicklungen aus den Dimensionen Forschung, Lehren und Lernen, Verwaltung und Infrastruktur aufgezeigt. Im Mittelpunkt dieses Beitrags steht der Stellenwert digitaler Kompetenzen an den Hochschulen. So nennen mehr als 85 % aller befragten Hochschulen die Vermittlung von Kompetenzen für eine digitale Welt als wesentlichen Teil ihres Digitalisierungskonzepts. Die Betrachtung der dem eigenen Personal zugeschriebenen digitalen Kompetenzen zeigt jedoch deutliche Unterschiede für verschiedene Personalkategorien auf. Zudem sind Differenzierungen hinsichtlich der Hochschulstandorte und -träger erkennbar. Da digitale Kompetenzen eine wesentliche Rolle im Digitalisierungsprozess spielen, muss überlegt werden, welche Instrumente Hochschulen zur Verfügung stehen, diese aktiv weiterzuentwickeln. Anhand der Ergebnisse der bundesweiten Schwerpunktstudie Digitalisierung an Hochschulen werden diese Aspekte untersucht und Handlungsoptionen diskutiert.

Die aktuelle Entwicklung an Hochschulen ist noch immer geprägt durch die Überlegungen und Forderungen der Bologna-Reform, zunehmend drängen zudem auch die Anforderungen der Digitalisierung in die Hochschulen und beeinflussen die dortige Lehre. Dieser Beitrag steuert zur Diskussion um die zukünftige Ausgestaltung von Hochschullehre die Perspektive der Studierenden bei: Ergebnisse einer aktuellen Studie zur Wahrnehmung der Unterstützungs- und Selbstlernangebote der Hochschulen können im vorliegenden Text älteren Daten gegenübergestellt und mit diesen verglichen werden, um herauszuarbeiten, welche Erwartungen Studierende an aktuelle Hochschullehre haben.

Studierende und Lehrende an digitalen Hochschulen brauchen neue Fähigkeiten und Fertigkeiten, nicht nur im Umgang mit digitalen Medien und Daten, sondern auch im Umgang miteinander. Welche Sichtweisen die Lehrenden und Studierenden jeweils auf ihre eigene Rolle und die des Interaktionspartners im digitalen Studienmodell haben, zeigt der vorliegende Beitrag. Im Rahmen einer empirischen Untersuchung werden das Rollenverständnis von Lehrenden und Studierenden einer privaten Fernhochschule erhoben und die Sichtweisen verglichen.

Dabei zeigt sich ein weitgehendes Einvernehmen zwischen den Lehrenden und den Studierenden hinsichtlich der zentralen Ziele und Methoden. Einig sind sich die Lernpartner, dass sich durch die Digitalisierung des Studienangebots die Flexibilität im Fernstudium weiter erhöht, sich Studierbarkeit verbessert hat und damit die Vereinbarkeit von Studium und Beruf erheblich erleichtert wurde. Es ergibt sich allerdings auch weiterer Handlungsbedarf, vor allem im Abbau von Kommunikationshürden zwischen Lehrenden und Studierenden sowie untereinander. Um einen vertrauensvollen Umgang zwischen den Lernpartnern an der Hochschule zu sichern und damit den Erfolg von kollaborativen Lernprozessen zu optimieren, bedarf es der Vermeidung von Anonymität und der Herstellung von Transparenz.

Bereits seit über einem halben Jahrhundert wird zur Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) geforscht und entwickelt. Durch die weltweite Vernetzung und Verfügbarkeit von Daten („big data“) und eine entsprechende Rechenkapazität der Computer sind heute Anwendungen und Methoden möglich geworden, die in den letzten Jahren verstärkt auch im Kontext des Lernens und Lehrens an Hochschulen diskutiert werden. Auf der Grundlage eines Systematic Reviews mit 146 inkludierten Studien wird in dem Beitrag ein Überblick über aktuelle Entwicklungen und potenzielle Anwendungsbereiche von AIEd (Artificial Intelligence in Education) gegeben. Hierbei wird auch eine kritische Perspektive zu den hiermit verbundenen ethischen und rechtlichen Herausforderungen eingenommen.

Seit nahezu einer Dekade werden Learning Analytics im Hochschulkontext als Ansatz zum Verständnis sowie zur Optimierung von Lehr-Lern-Prozessen und Lernumgebungen verwendet. Der Beitrag skizziert zentrale Entwicklungslinien von Learning Analytics und geht auf deren Potenziale sowie damit verbundene Fragen zum Datenschutz ein. Basierend auf einer systematischen Übersichtsarbeit und Stakeholderinterviews werden Handlungsempfehlungen für die Implementation von Learning Analytics an Hochschulen vorgestellt. Der Ausblick diskutiert aktuelle Forschungsdesiderata.

Im Forschungsfeld Learning Analytics haben Studien konkrete Beispiele dazu geliefert, wie die direkte Interaktion mit sog. Learning-Management-Systemen zur Optimierung und zum besseren Verständnis von Lernprozessen dienen kann. Allerdings findet Lernen nicht nur in der unmittelbaren Interaktion mit einem solchen System statt. Mittels Sensoren können Daten zu Lernenden und ihrer Umgebung überall erfasst werden, womit die Nutzungsbeispiele für Learning Analytics erweitert werden. Daher haben wir einen multimodalen Lern-Hub (MLH) entwickelt, d. h.ein System zur Verbesserung des Lernens in übergreifenden Situationen. Hierzu werden multimodale Daten aus individualisierbaren Konfigurationen erfasst und integriert. Im vorliegenden Beitrag wird der MLH beschrieben. Ergebnisse einer Studie zur Zuverlässigkeit des Systems in Hinblick auf die Integration multimodaler Daten werden dargelegt.

Chatbots sind Systeme, die auf Künstlicher Intelligenz beruhen. Sie werden häufig dort zur Unterstützung eingesetzt, wo sich wiederholende Prozesse, wie bspw. User-Anfragen, auftreten. Die oncampus GmbH hat seit Januar 2019 einen solchen Chatbot zur Unterstützung des Support-Teams im Einsatz, um User-Anfragen zum Themenbereich Bachelor-Studium automatisiert zu beantworten. Das System wurde auf der Bildungsplattform https://​www.​oncampus.​de in einen interaktiven Livechat eingebettet. Um den Chatbot an das User-Experience-Konzept der Bildungsplattform anzupassen, wurde für den Bot in seiner Entstehung ein eigener Duktus entwickelt, dessen Fokus auf einfachen, witzigen Texten und menschenähnlichen Attributen liegt. Bereits nach einem halben Jahr weist der Chatbot erste Erfolge aus: Neben einer Automatisierung von Anfragen über das Bachelor-Studium konnte auch eine verbesserte Nutzung des Ticketsystems durch die User festgestellt werden. Die von oncampus und dem Institut für Lerndienstleistungen der Technischen Hochschule Lübeck durchgeführte Fallstudie beschreibt den positiven Einfluss der User Experience auf den Erfolg des Chatbots und den effektiven Einsatz im Support von Bildungsangeboten.

Im Folgenden sei in einer Rückschau nochmals zusammengefasst, welche theoretischen Leitlinien den Sammelband führten. Ferner sei anhand der Ergebnisse konturiert, welche Entwicklungen sich über die Beiträge insgesamt abzeichnen und welche Wirkungen derartige Entwicklungen in Bezug auf das Verhältnis zwischen digital gebildeter menschlicher und künstlicher Co-Intelligenz aufweisen könnten.