Forschungsgruppen der Technischen Fakultät

Die Arbeitsgruppe Wissensrepräsentation und Maschinelles Lernen forscht an der Schnittstelle zwischen menschlichem Wissen und maschinellem Lernen. Unsere Kernfragen sind: Wie können wir maschinelles Lernen durch menschliches Vorwissen verbessern? Wie können wir Modelle und Entscheidungen des maschinellen Lernens für Menschen verständlich machen? Und: Wie können wir maschinelles Lernen dazu einsetzen, menschliches Wissen zu mehren? Um menschliches Wissen maschinenlesbar zu machen, repräsentieren wir menschliches Wissen als strukturierte Daten, wie Grammatiken und Wissensgraphen.

Wofür ist unsere Forschung gut? Unser Haupt-Anwendungsfeld ist die Bildung. Zum Beispiel entwickeln wir Methoden, die automatisch Rückmeldung und Hilfestellung bei Hausaufgaben geben können; die individuell passgenau auswählen können, welche Aufgabe als nächstes bearbeitet werden sollte; und die Lehrkräfte bei der Planung ihres Unterrichts unterstützen können. Da der Bereich Bildung hochgradig sensitiv ist, entwickeln wir Methoden, die einen verantwortungsvollen, transparenten und fairen Einsatz von KI ermöglichen.