Forschungsfeld
Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz in Arbeit und Bildung; generative und adaptive KI-Systeme; Mensch-KI-Kollaboration; KI-Kompetenzen und AI Literacy; KI-gestützte Lehr-Lernprozesse und Feedback; KI-gestützte Kompetenzdiagnostik; Qualifizierungsbedarfe durch KI; KI-Ethik und Datenschutz; algorithmische Diskriminierung; verantwortungsvolle und partizipative KI-Gestaltung; KI-Governance in Bildungsorganisationen.
Künstliche Intelligenz verändert berufliche Arbeitsprozesse, Kompetenzanforderungen und Lehr-Lernprozesse zugleich. Das Forschungsfeld bündelt die KI-bezogene Forschung des ITB und untersucht KI als Gegenstand, Werkzeug und Gestaltungsaufgabe beruflicher Bildung. Auf der Ebene der Arbeit stehen der Einsatz von KI-Systemen in beruflichen Arbeitsprozessen, Formen der Mensch-KI-Kollaboration, Veränderungen beruflicher Anforderungsprofile sowie die Früherkennung daraus resultierender Qualifizierungsbedarfe im Fokus. Auf der Ebene des Lernens werden generative und adaptive KI-Systeme, intelligente tutorielle Systeme und KI-gestützte Lernanalysen daraufhin untersucht, wie sie Feedback, Individualisierung, Reflexion und Kooperation unterstützen und wie sie sich berufspädagogisch und didaktisch in Ausbildung, Unterricht und Weiterbildung einbetten lassen. Hinzu kommt die Entwicklung KI-gestützter Verfahren der Kompetenzdiagnostik, Validierung und Curriculumentwicklung. Querliegend wird der Aufbau von KI-Kompetenzen (AI Literacy) bei Lernenden, Fachkräften und Bildungspersonal erforscht. Auf normativer und organisationaler Ebene behandelt das Forschungsfeld KI-Ethik, Datenschutz, Transparenz, algorithmische Diskriminierung und digitale Ungleichheit sowie Fragen der Governance und verantwortlichen Implementierung von KI in Betrieben, Berufsschulen und Bildungsorganisationen. Ziel ist eine gestaltungsorientierte Forschung, die KI-Anwendungen partizipativ mit Praxispartnern entwickelt, erprobt und evaluiert und so zu einer souveränen, kritisch-reflektierten Nutzung von KI in Arbeit und beruflicher Bildung beiträgt.

Forschungsfragen
Wie verändert der Einsatz von KI-Systemen berufliche Arbeitsprozesse, Aufgabenteilung und Anforderungsprofile von Fachkräften in verschiedenen Berufsfeldern?
Wie lassen sich Formen der Mensch-KI-Kollaboration gestalten, die Erfahrungswissen, Handlungsspielräume und Lernchancen von Fachkräften erhalten und erweitern?
Welche KI-Kompetenzen (AI Literacy) benötigen Lernende, Fachkräfte und Bildungspersonal, und wie lassen sie sich in Curricula und Weiterbildung verankern?
Unter welchen didaktischen Bedingungen unterstützen generative und adaptive KI-Systeme Feedback, Individualisierung und Reflexion in beruflichen Lehr-Lernprozessen?
Wie können KI-gestützte Verfahren Kompetenzdiagnostik, Validierung und Curriculumentwicklung unterstützen, und wie valide und fair sind ihre Ergebnisse?
Welche ethischen, datenschutzrechtlichen und diskriminierungskritischen Anforderungen müssen KI-Anwendungen in Betrieben und Bildungsorganisationen erfüllen?
Wie gelingt eine verantwortliche und partizipative Einführung von KI in Berufsschulen, Betrieben und Bildungsorganisationen, und welche Governance-Strukturen braucht es dafür?
Projekte
Alle Projekte-
2026–2029
GEKKO – Innovative Gestaltungsansätze in der Logistik zur Kompetenzförderung von Weiterbildungsmentor:innen
Das Projekt Innovative Gestaltungsansätze in der Logistik zur Kompetenzförderung von Weiterbildungsmentor*innen – (GEKKO) wird im Rahmen der Richtlinie zur Förderung von Projekten zur Steigerung und Stärkung der berufsbezogenen Weiterbildung durch Qualifizierung und Etablierung von Weiterbildungsmentorinnen und Weiterbildungsmentoren gefördert. GEKKO zielt darauf ab, im Kontext kleiner und mittlerer Logistikunternehmen (KMU) Weiterbildungsmentorinnen und -mentoren (WBM) zu qualifizieren und auf betrieblicher Ebene zu etablieren.
Dr. Christine Siemer Frieda Klaus
Abteilung: Prof. Dr. Dr. h.c. Michael Gessler
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2025–2028
FinDMB – Lernspiel zur finanziellen Bildung für Zugewanderte – differenzsensibel, mehrsprachig, berufsorientiert
Mit dem Projekt „FinDMB“ wird ein Lernspiel entwickelt und erprobt, mit dem die finanzielle Bildung (relativ) neu zugewanderter Menschen gefördert werden kann. Das Angebot adressiert damit Lernende, die die deutsche Bildungs- und Berufssprache erlernen, intersektional von Benachteiligung betroffen sind und sich auf dem deutschen Finanz-, Ausbildungs- und Arbeitsmarkt noch orientieren (müssen).
Dr. Franziska Bonna Dr. Julia Tietjen
Abteilung: Prof. Dr. Alisha Heinemann
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2024–2027
VETAssIst – Artificial Intelligence as VET Teacher Assistant
Das Projekt „Artificial Intelligence as VET Teacher Assistant“ (VETAssIst) wird unterstützt durch die Erasmus+ Förderschiene KA220-VET. Unser Ziel ist es, die Berufsbildung weiterzuentwickeln, indem wir das transformative Potenzial von Künstlicher Intelligenz (KI) in die tägliche Arbeit von Berufsbildungslehrpersonen integrieren.
Dr. Vivian Harberts Dr. Andreas Saniter
Abteilung: Prof. Dr. Falk Howe
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2023–2027
WASABI – KI in menschenzentrierter Fertigung
WASABI wird intelligente digitale Assistenzlösungen entwickeln und KMU damit in die Lage versetzen neue Mitarbeiter*innen schneller einzustellen und effizienter, auf die Mitarbeiter*innen zentriert, aus- und weiterzubilden. Die Lösungen werden es ermöglichen, dass Arbeitnehmer*innen mit komplexer Software über natürliche Sprache interagieren und so Qualifikationsanforderungen gerecht zu werden.
Abteilung: Prof. Dr.-Ing. Maren Petersen
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2023–2025
AI Pioneers – AI and the future of education
Problemstellung: Die transformative Kraft Künstlicher Intelligenz (KI) erstreckt sich über verschiedene Sektoren, einschließlich des Bildungswesens, allerdings ist noch unklar, welche Auswirkungen genau KI auf Lernen, Lehren sowie die (europäische) Politik haben wird.
Dr. Lisa Meyne Dr. Ludger Deitmer Frieda Klaus Dr. Christine Siemer
Abteilung: Prof. Dr. Dr. h.c. Michael Gessler
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2022–2025
AI4Ed – AI strategy in educational processes
AI4Ed zielt darauf ab, aktuelle Lehr-Lern-Prozesse zu hinterfragen und wird neuartige Technologien (KI) und Pädagogik einbeziehen und damit experimentieren, um Werkzeuge, Methoden und Bewertungssysteme zu entwickeln, die auf die neue Realität reagieren.
Dr. Vivian Harberts Peter Kaune Dr. Andreas Saniter
Abteilung: Prof. Dr. Falk Howe
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2021–2024
KIM – Künstliche Intelligenz als Mentor für das lebenslange Lernen
Im Verbundvorhaben „KIM - Künstliche Intelligenz als Mentor für das lebenslange Lernen“ soll eine KI-Lösung entwickelt werden, die Nutzer*innen von beruflichen Weiterbildungsplattformen eine zielgerichtete Hilfestellung bei der Wahl von Weiterbildungsangeboten bietet. Dabei stehen die Nutzer*innen mit ihren Berufs- und Karrierewünschen im Zentrum des Vorhabens. Die Nutzer*innen nehmen anfangs eine Selbsteinschätzung ihrer Kompetenzen vor und äußern ihre aktuellen Berufs- und Karrierewünsche, sowie eigene Präferenzen (z.B. kostenlose und kostenpflichtige Angebote, zeitliche Einschränkungen bzgl. der Kursangebote etc.).
Abteilung: Prof. Dr.-Ing. Maren Petersen
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2021–2024
KIWI – Künstliche Intelligenz für passgenaue Fort- und Weiterbildung zur Stärkung der Beschäftigungsfähigkeit bei fortschreitender digitaler Durchdringung der Produktion im Kontext von Industrie 4.0.
Im Projektvorhaben KIWI wird für die Beschäftigten aus der Produktion eine Applikation für Smartphones entwickelt, die eine plattformübergreifende Suche nach passgenauen Fort- und Weiterbildungsangeboten mit Hilfe von künstlicher Intelligenz ermöglicht, entwickelt. Aufgrund der Digitalisierung und der damit verbundenen zunehmenden Automatisierung ist die Produktion einem schnellen Wandel unterzogen, der auch mit veränderten Anforderungsprofilen und Berufsbildern einher geht.
Abteilung: Prof. Dr.-Ing. Maren Petersen
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2021–2024
SmaLo – Smartes Lernen in der Logistik
Problemstellung: Gerade in der Logistik beobachten wir die Gleichzeitigkeit einer fortschreitenden Digitalisierung mit entsprechenden Substituierungsrisiken und einer geringen Weiterbildungsbeteiligung. So unbestritten die Notwendigkeit des Lernens ist, so schwierig ist es, Weiterbildungsformate so zu entwickeln, dass sie gleichermaßen betriebliche und erwerbsbiographische Perspektiven adressieren.
Dr. Daniela Ahrens Sophia Roppertz Dr. Christine Siemer
Abteilung: Prof. Dr. Dr. h.c. Michael Gessler
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2020–2023
COALA – COgnitive Assisted agile manufacturing for a LAbor force supported by trustworthy Artificial Intelligence
Der Mensch steht im Zentrum wissensintensiver Herstellungsprozesse. Er muss qualifiziert und flexibel sein, um den Anforderungen seiner Arbeitsumgebung gerecht zu werden. Die Ausbildung neuer Arbeitskräfte in diesen Prozessen ist für die Unternehmen zeit- und kostenintensiv. Industrien wie der italienische Textilsektor leiden unter dem Fachkräftemangel, der z.B. durch den demographischen Wandel verursacht wird. Eine zweite Herausforderung für das verarbeitende Gewerbe ist der ständige Wettbewerb durch qualitativ hochwertige Produkte. COALA wird beide Herausforderungen durch die innovative Gestaltung und Entwicklung eines sprachgesteuerten Digital-Intelligent-Assistenten für den Fertigungssektor angehen.
Abteilung: Prof. Dr.-Ing. Maren Petersen
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2019–2021
Taccle AI – Improving skills and competences of VET teachers and trainers in the age of artificial intelligence
Problemstellung: Die transformative Kraft von Künstlicher Intelligenz (KI) erstreckt sich über alle wirtschaftlichen und sozialen Bereiche, einschließlich des Bildungswesens. Auswirkungen von KI ergeben sich auf Arbeitsplätze, die Veränderungen der beruflichen Aus- und Weiterbildung zur Folge haben, sowohl für die beruflich Tätigen als auch Auszubildende. Zielsetzung: Zielsetzung des Projekts ist es, KI in die berufliche Ausbildung einzubinden, sodass die Auszubildenden in einer von KI geprägten Arbeitswelt kompetent agieren können. Um sie auf diese Aufgabe vorzubereiten, ist eine gezielte Weiterbildung der Lehrkräfte und Ausbilder notwendig, um neue Lehr/ Lernarrangements in unterschiedlichen Konzepten anbahnen zu können.
Sophia Roppertz Dr. Ludger Deitmer PD Dr. Susanne Peters
Abteilung: Prof. Dr. Dr. h.c. Michael Gessler

