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Was Eiscreme mit KI zu tun hat

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Künstliche Intelligenz in die berufliche Bildung bringen – das ist das Ziel der Kooperationsprojekte „KI B³“ und „MEKI“. Prof. Stefan Wagner vom TUM Campus Heilbronn hat dabei Lernsoftware und einen Chatbot entwickelt und möchte nun Large Language Models nutzen, um die Schülerinnen und Schüler individuell zu fördern.

Deutschland, der ewige Nachzügler in Sachen Künstliche Intelligenz? Stefan Wagner, Professor für Software Engineering an der TUM School of Computation, Information and Technology am Campus Heilbronn, sieht die Lage weit weniger dramatisch: „Wir brauchen uns nicht zu verstecken. Ich kenne ganz viele tolle Start-ups und etablierte Unternehmen, die im Bereich KI Aktivitäten starten. Auch in der Forschung spielen wir ganz oben mit.“ 

Um künftig in der KI-Liga weiter vorne dabei zu sein, werden qualifizierte Nachwuchskräfte benötigt. Und hier gibt es tatsächlich Nachholbedarf: In den meisten Ausbildungsberufen sieht Wagner das Thema KI noch gar nicht repräsentiert. Die Lehrpläne drastisch umzukrempeln, hält er aber für keine gute Idee. Lieber setzt er darauf, KI-Themen in Weiterbildungsmaßnahmen zu vermitteln.

 

Auszubildende aller Berufe sind willkommen

 

Hier setzt das inzwischen abgeschlossene Projekt „KI B³ – Künstliche Intelligenz in die Berufliche Bildung bringen“ an, in dem Wagner die TUM als Projektleiter repräsentierte. Im Rahmen des vom Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) mit knapp 670.000 Euro geförderten Vorhabens haben die sechs Verbundpartner – neben der TUM die Industrie- und Handelskammern (IHK) Reutlingen, Karlsruhe und Region Stuttgart sowie die Universität Stuttgart und die Ludwig-Maximilians-Universität München – eine Zusatzqualifikation (ZQ) sowie die Weiterbildungen zum Geprüften Berufsspezialisten beziehungsweise zum Bachelor Professional „Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (IHK)“ konzipiert. Zielgruppen der ZQ sind Auszubildende aller Berufe, während sich die beiden Fortbildungen eher an IT-Fachleute richten. 

In der ZQ werden zunächst Grundlagen von KI, maschinellem Lernen und Datenerhebung vermittelt. Weiter geht es mit dem Thema Datenanalyse: „Da gibt es etwa das schöne Lernspiel der Eisverkäuferin oder des Eisverkäufers, die anhand der Wettervorhersage kalkulieren können, wie viel Eis sie vorbereiten müssen“, sagt Wagner. Am Ende der ZQ geht es dann um eine Bewertung der Chancen und Herausforderungen von KI sowie um ethische Fragen.

 

Von der Programmierung zur praktischen Anwendung

 

Stärker technisch orientiert ist die Weiterbildung zum Geprüften Berufsspezialisten, in der die Teilnehmenden Programmieren und Datenanalyse mit Python sowie das Trainieren von KI-Modellen erlernen. In der Weiterbildung zum Bachelor Professional steht die praktische Anwendung im Fokus: Die Teilnehmenden entwickeln mithilfe von Übungsblättern und Projektbeispielen ein komplettes KI-System – von der Datenerhebung über das Training bis hin zur Übertragung von Vorhersagen in andere Systeme.

Die TUM legte zusammen mit der Uni Stuttgart die Lehrinhalte fest und erstellte die KI-bezogenen Module. Zudem haben Wagner und sein Team federführend eine Lernsoftware entwickelt, mit der die Teilnehmenden ihre Kenntnisse selbstständig vertiefen können. Im Wesentlichen besteht diese aus Plugins für die Lernplattform Moodle. Darin wurde auch die interaktive Server-Anwendung JupyterHub integriert, einer Website, auf der Text mit Programmiercode vermischt werden kann. Die Plugins wurden inzwischen als Open Source veröffentlicht. Einige sind bereits als offizielle Moodle-Plugins im Moodle Plugins directory verfügbar. Auch haben die Forschenden von der TUM an einem Chatbot mitgearbeitet, der die Schülerinnen und Schüler motiviert und ihnen jeweils passende Lerninhalte vorschlägt.

 

Kooperation als Modell für die Zukunft

 

Direkt im Anschluss an KI B³ startete das Folgeprojekt „Mehr erreichen mit KI“ (MEKI) mit den fast identischen Projektpartnern. Ziel des auf drei Jahre ausgelegten Projekts ist es, die Inhalte noch individueller aufzubereiten, um Teilnehmende aller Leistungsniveaus möglichst optimal zu fördern. Dabei sollen Large Language Models (LLMs) an verschiedenen Stellen zum Einsatz kommen. „Wir von der TUM wollen uns vor allem anschauen, wie LLMs Schülerinnen und Schülern beim Verständnis von Software und Code unterstützen kann“, erklärt Wagner. „Man kann LLMs nutzen, um sich Code erklären oder generieren zu lassen. Diese Interaktion wollen wir noch näher erforschen und den in KI B³ schon enthaltenen Gedanken weiterverfolgen: Wir nutzen KI, um Menschen individuell zu erreichen.“

Werden KI B³ und MEKI die Berufsbildung dauerhaft verändern? Wagner sieht vor allem zwei Aspekte, die dafür sprechen: „Zum einen könnten wir durch solche Projekte den klassischen Frontalunterricht an den Berufsschulen auflockern und das selbstständige Lernen stärker in der Ausbildung verankern.“ Zum anderen ist die Zusammenarbeit zwischen Hochschulen und Handelskammern für ihn eine Art Blaupause: „Solche Kooperationsprojekte bieten die Chance, die Expertise der Hochschulen in eine Form zu bringen, die sich in der beruflichen Bildung gut anwenden lässt. Dabei sind die IHKs der ideale Partner, weil sie einen engen Kontakt zu den Unternehmen und den Schülerinnen und Schülern haben. Diese Kombi könnte ein Modell für die Zukunft sein.“