KILA – KI in Lehre und Datenanalyse
KILA – KI in Lehre und Datenanalyse
PIs: Dr. André Große-Stoltenberg
Wissenschaftliche Mitarbeiterin: Mojdeh Safaei
Laufzeit: 2026
Mittelgeber: HessenHub@JLU - Netzwerk digitale Hochschullehre Hessen, Förderlinie AI in Teaching & Learning
Bildquelle: KI-generiert
KILA – KI in Lehre und Datenanalyse
Das Projekt KILA untersucht den Einsatz von Large Language Models (LLMs) zur Unterstützung der Hochschullehre und datenbasierter Analysen. Ziel ist es, Studierenden eine interaktive und selbstständige Wissensaneignung zu ermöglichen, beispielsweise durch Literaturchats im JLU kiChat sowie durch KI-gestützte Geodaten- und Statistikanalysen in Open-Source-Software wie QGIS und R.
Im Projekt werden kostenpflichtige und kostenfreie LLMs miteinander verglichen und ihre Funktionalitäten in den Modulen BP-069 Projekt zur Umweltsicherung – Biodiversität und MP-217 Fernerkundung und GIS in der Landschaftsökologie erprobt. Ein besonderes Augenmerk liegt auf der Evaluation der Interaktionsqualität, insbesondere der KI-generierten Inhalte. KILA setzt auf freie Software, lokale Modelle und bestehende Plattformen wie ILIAS, um eine nachhaltige, kostengünstige und datensouveräne Integration von KI in die Lehre zu ermöglichen.
Bachelor- und Masterstudierende sind herzlich willkommen, ihre Abschlussarbeiten im Rahmen des KILA-Projekts zu verfassen und aktiv im Projekt mitzuwirken.
