Das Vorhaben wurde im Rahmen der Richtlinie zur Förderung von Forschungsvorhaben zur digitalen Hochschulbildung mittels Big Data und KI beantragt (Richtlinie zur Förderung von Zuwendungen für die Forschung zur digitalen Hochschulbildung - Innovationen in der Hochschulbildung durch Künstliche Intelligenz und Big Data, Bundesanzeiger vom 04.03.2020). Das Forschungsprojekt fokussierte eine Machine-Learning-gestützte Software als intelligentes Assistenzsystem zur Lernprozessunterstützung innerhalb ausgewählter Kurse und Module der Tanzausbildung auf Hochschulniveau. Dazu sollte über drei Hochschul-Standorte in Deutschland (Köln, Frankfurt, Berlin) hinweg, auf unterschiedlichem Studienniveau (BA, MA) und mit unterschiedlicher Ausrichtung (Tanz, Choreographie, Bewegungskultur), das aus der professionellen künstlerischen Tanzpraxis heraus entwickelte Software-System Motion Bank (Hochschule Mainz, Teilprojektpartner 1) nachhaltig an die Lehre angeschlossen werden und um Funktionen erweitert werden, die auf einer automatischen Vor-(Annotation) von Bewegungen beruhen. Ein neuartiges digitales Fachkonzept, aufbauend auf dem Prinzip der multimodalen Annotation, sollte gestützt durch etablierte KI- und Big-Data-Verfahren für den hochschuldidaktischen Einsatz nutzbar gemacht werden. Daraus leiteten sich die folgenden untergeordneten Fragenkomplexe ab:
Wie können manuelle Annotationsverfahren durch automatische Vorannotation im Hinblick auf Analyse und Feedback in der Tanzausbildung ergänzt werden?
Wie können automatisierte Prozesse Analyse- und Feedbackverfahren und die Distribution von darauf aufbauenden Lernressourcen vereinfachen?
Wie können automatisierte Annotationsverfahren auf Ebene des Individuums (u.a. Bewegungsqualitätsverbesserung, Vergrößerung des Bewegungsrepertoires) und Ebene der Gruppe (Analyse choreographischer Prinzipien, Anwendung von Repertoire) Anwendung finden?
Welche quantifizierbaren Indikatoren für die Wirksamkeit der KI-Anwendungen, bezogen auf den individuellen Lernerfolg, lassen sich für die Hochschuldidaktik ableiten?
Welche konzeptionellen Implikationen lassen sich für die Hochschulbildung im Bereich Tanz, Choreographie und Bewegungskultur ableiten?
Im Zentrum des Vorhabens an der DSHS Köln unter dem Titel #vortanz-Studie stand die Frage, inwiefern der Einsatz digitaler Technologien und die damit verfügbaren automatisierten Prozesse Feedback und Reflexion in bewegt-gestalterischen Lehr- und Lernprozessen stützen und deren Qualität und damit den Lernerfolg steigern können.
Laufzeit 2021-2024
Förderkennzeichen: 16DHB4026
Fördersumme: 235.675€.
Projektleitung
Univ.- Prof. Dr. Claudia Steinberg (Leitung)
Projektmitarbeitende:
Helena Miko (Wiss.- Mitarbeiterin)
Kirs Siewert (Wiss. - Mitarbeiterin)
Ronja Frizen (Stud. Mitarbeiterin)
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