KI für die Bildung: Früherkennung gefährdeter Lernender
WYnova setzt künstliche Intelligenz in der Bildung ein, um abbruchgefährdete Lernende rechtzeitig zu erkennen, auf Basis der Daten, die die Bildungseinrichtung bereits erfasst.
WYnova kontaktierenTypische Herausforderungen der Branche
Abbrüche werden erst erkannt, wenn kein Spielraum zum Eingreifen mehr bleibt.
Bewertungen, Anwesenheit und Beteiligung in Systemen erfasst, die nicht miteinander kommunizieren.
Lehrkräfte und Schulleitungen ohne aktuelle Liste der Lernenden, die Unterstützung brauchen.
Früherkennung abbruchgefährdeter Lernender
Herausforderung
Abbruchgefährdete Lernende erkennen, solange noch Zeit zum Eingreifen bleibt, ohne zusätzlichen Verwaltungsaufwand für die Lehrkräfte.
Vorgeschlagener Ansatz
Ein Machine-Learning-Modell gleicht Leistung, Anwesenheit und Beteiligung ab, weist jedem Lernenden ein Risikoniveau zu und schlägt Maßnahmen vor. Die Lehrkräfte sehen und prüfen die Hinweise in einem Dashboard, mit rollenbasiertem Zugriff auf die Daten der Lernenden.
Erwartetes Ergebnis
Die Lehrkräfte erhalten eine priorisierte Liste gefährdeter Lernender und greifen früher ein, wobei jeder Hinweis durch die zugrunde liegenden Daten begründet ist.
Technologiefelder: ML, Data Eng, BI
Weitere Branchen
Gesundheit
Assistierte klinische Dokumentation, mit ärztlicher Prüfung.
Medien
Ein nach Bedeutung durchsuchbares Video- und Audioarchiv.
Öffentlicher Sektor
Angebotsprüfung in öffentlichen Ausschreibungen, mit zitierten Quellen.