KI in Studium und Lehre

Mit lernKI entwickeln sieben niedersächsische Hochschulen gemeinsam ein innovatives Assistenzsystem, das Studierende und Lehrende im Studienalltag unterstützt und den Studienerfolg nachhaltig stärkt. Ausgangspunkt ist die veränderte Bildungslandschaft, in der vielfältigere Studierendengruppen, steigende Erwartungen und neue Möglichkeiten durch generative KI wirken.

lernKI ergänzt die klassische Lehre um eine proaktive digitale Coachingfunktion – eine Art "Third Educator". Das System zielt darauf ab, Studierenden individuelle Lernpfade, Reflexionsanlässe, qualitatives Feedback und motivierende Unterstützung anzubieten. Lehrende werden von Assistenzfunktionen für Lehrvorbereitung, Aufgabenbewertung und didaktische Planung profitieren.

Technisch basiert lernKI auf der Open-Source-Plattform HAWKI, die einen datenschutzkonformen Einsatz moderner KI-Modelle ermöglicht. Vor Ort werden speziell geschulte Enabler den Transformationsprozess begleiten, vernetzen Akteur_innen und stellen sicher, dass lernKI in die jeweilige Hochschulpraxis eingebettet wird.

Über eine vierjährige Projektlaufzeit wird ein flexibles, modular aufgebautes System entstehen, das sich an unterschiedliche Fachkulturen und Lernumgebungen anpassen lässt – und damit einen wichtigen Beitrag zur Zukunftsfähigkeit von Studium und Lehre leistet.

Die Jade Hochschule ist im Projektverbund federführend. Die beteiligten Hochschulen:

• Hochschule Braunschweig-Wolfenbüttel (Ostfalia)
• Hochschule Emden/Leer
• Hochschule Hannover
• Hochschule Hildesheim/Holzminden/Göttingen (HAWK)
• Hochschule Osnabrück
• Universität Osnabrück

Weitere Informationen zum Verbundprojekt lernKI auf der Projekt Website Hochschule.digital Niedersachsen.

Die Jade Hochschule treibt die Forschung und Lehre im Bereich KI und Building Information Modeling (BIM) maßgeblich voran. Ein Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung von Methoden zur automatisierten Erstellung von Bauwerksinformationsmodellen mithilfe von KI, wobei Verfahren erforscht werden, die eine effizientere, strukturiertere und teilautomatisierte Modellgenerierung ermöglichen. Parallel dazu wird die KI-gestützte Prüfung von BIM-Modellen intensiv untersucht, um Modelle automatisiert auf Konsistenz, Vollständigkeit und Regelkonformität zu überprüfen und somit die Qualität der Planung zu sichern.

Insbesondere auf Basis des offenen Standards IFC wird untersucht KI-Systeme nicht nur geometrische, sondern auch semantische Informationen von BIM-Modellen verstehen, analysieren und vermitteln können.

Dazu werden domänenspezifische Sprachmodelle entwickelt, die Architekturwissen kontextgerecht aufbereiten, komplexe Standards erklären und Planungsprozesse verständlich machen. Ein besonderer Fokus liegt auf der KI-gestützten Analyse von IFC-Daten, wodurch Material- und Geometrieinformationen automatisiert ausgewertet und für Anwendungen wie Model Checking, Qualitätssicherung und Projektprüfung nutzbar gemacht werden. Die Forschungsarbeit kombiniert unteranderem Verfahren wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) zur Integration externen Fachwissens mit der lokalen Ausführung leistungsfähiger Modelle, um Datensouveränität zu gewährleisten.

In Lehre und Praxis entstehen so Werkzeuge, die Studierenden kontextsensitive Unterstützung bieten, Planer_innen schnelle und fundierte Antworten liefern und die systematische Auswertung komplexer Planungsdaten ermöglichen. Das KI-Labor versteht sich dabei als eigenständiger Forschungs- und Entwicklungsraum, in dem KI gezielt für die Anforderungen der Architektur und des Bauwesens entwickelt, getestet und in reale Planungs- und Lehrprozesse integriert wird.

Die Jade Hochschule forscht im Bereich AI for built environment daran, KI-gestützte Entscheidungs- und Planungsprozesse über den gesamten Lebenszyklus eines Bauwerks hinweg zu unterstützen. Im Fokus stehen datengetriebene Analysen, Simulationen und Optimierungen, die Planung, Bau, Betrieb und Wartung effizienter, nachhaltiger und sicherer gestalten. Forschende entwickeln Algorithmen zur Analyse von Energie- und Materialströmen, zur Vorhersage von Wärmeverlusten, Wartungsbedarf und Ausfallrisiken, basierend auf Sensoren, Nutzungs- und Umgebungsdaten. Ziel ist es, zirkuläre Baupraktiken zu fördern: Wiederverwendung von Bauteilen, Recyclingpotenziale, flexible Nutzungskonzepte, Gestaltung für Demontage (DfD); Lebenszyklusbewertungen und Materialdatenbanken unterstützen Entscheidungen von Entwurf bis Betrieb.

Gleichzeitig wird die Nutzbarkeit der Ergebnisse durch verständliche Erklärungen verbessert: Domänenspezifische Werkzeuge und Benutzerschnittstellen übersetzen komplexe Analysen in handlungsrelevante Informationen, die Planerinnen, Bauherren, Facility Managerinnen und Betreiberinnen unmittelbar einsetzen können. Ein Fokus liegt darauf, wie KI-Fachwissen verständlich vermittelt und auf reale Anwendungsfälle angepasst wird. Forschende untersuchen, wie KI-Modelle mit Normen und Standards harmonisiert werden können, um Compliance sicherzustellen, ohne den Entwurfs- oder Betriebsprozess zu behindern.

Zur Gewährleistung von Datensouveränität und Sicherheit wird Wert auf Integrationsfähigkeit, Transparenz und Kontrollmöglichkeiten gelegt. Forschungsarbeiten testen Prototypen in kooperativen Pilotprojekten mit Industriepartnern und Hochschulen, um Wirksamkeit, Zuverlässigkeit und Transfer in die Praxis zu validieren. In der Lehre entstehen praxisnahe Fähigkeiten in Datenanalyse, Modellierung, Entscheidungsunterstützung und verantwortungsvoller KI-Anwendung im Bauwesen. Das KI-Labor versteht sich als eigenständiger Forschungs- und Entwicklungsraum, in dem KI gezielt für Architektur, Bauwesen und Gebäudebetrieb entwickelt, getestet und in reale Planungs- und Lehrprozesse integriert wird. Ergänzend unterstützen KI-gestützte Ansätze Urban Design und Raumplanung: Tools helfen bei räumlicher Planung unter Berücksichtigung von Dichte, Nutzungsvielfalt, Grün- und Freiräumen, sozialer Infrastruktur, Erreichbarkeit und Resilienz, um lebenswerte, integrierte Quartiere zu gestalten.