Hochwertige Bildung gilt als einer der Schlüsselfaktoren für das Wachstum und den Wohlstand einer Volkswirtschaft. Entscheidend für eine solche hochwertige Bildung ist die Differenzierung von Lernumgebungen durch Adaption. Bislang ist eine solche Adaption jedoch mit erheblichem zeitlichem und personellem Aufwand verbunden. Künstliche Intelligenz bietet das Potenzial, diese Aufwände durch Automatisierung zu reduzieren und dadurch die Umsetzung hochwertiger Bildung auf breiter Ebene zu ermöglichen. Ziel dieser Dissertation ist daher die Konzeption und Implementierung KI-basierter, adaptiver Lernumgebungen.
Um dieses Ziel zu erreichen, wird ein gestaltungsorientierter Forschungsansatz verfolgt, der durch das Entwickeln und Evaluieren von Prototypen Gestaltungswissen ableitet. Ergänzt wird dieser Ansatz durch eine interdisziplinäre Perspektive: Aus der Didaktik werden die Konzepte der inneren und äußeren Differenzierung integriert, aus der Sozialpsychologie die Stereotypenbedrohung und aus der Mensch-Computer-Interaktion das Prinzip des psychologisch inklusiven Designs. Diese Konzepte werden in die Wirtschaftsinformatik überführt, um die theoretische Wissensbasis zu erweitern und spezifische Anforderungen an KI-basierte, adaptive Lernumgebungen abzuleiten.
Die Dissertation untersucht zwei zentrale Ebenen adaptiver Lernumgebungen: die Adaption auf Gruppenebene und die Individualisierung. Auf Gruppenebene liegt der Fokus exemplarisch auf dem demografischen Merkmal Geschlecht. Es werden geschlechtsspezifische Barrieren in Online-IT-Kursen identifiziert und durch die Entwicklung gezielter IT-Artefakte adressiert. Dazu gehören ein Conversational Agent als inklusive Designlösung sowie eine Softwarelösung zur automatisierten Erkennung und Überarbeitung stereotypischer Lerntexte. Auf Individualebene werden mithilfe generativer KI-Modelle Lerntexte interessensbasiert adaptiert. Ergänzend entsteht ein Empfehlungssystem, das darauf abzielt, Exposure Bias in Lernumgebungen zu reduzieren.
Die Dissertation zeigt anhand empirischer Daten, wie KI-basierte Systeme Lernumgebungen automatisiert an unterschiedliche Bedürfnisse adaptieren können. Damit leistet die Arbeit einen wesentlichen Beitrag zur theoretischen Wissensbasis der Wirtschaftsinformatik und bietet praxisnahe Handlungsempfehlungen und Leitlinien zur Gestaltung KI-basierter, adaptiver Lernumgebungen
