GAIN

Mit GAIN entwickelt die FH Technikum Wien eine zukunftsorientierte Grundlage für den verantwortungsvollen Einsatz generativer Künstlicher Intelligenz – mit klarem Schwerpunkt auf die Lehre. Das Projekt verbindet technologische Innovation, didaktische Qualität und rechtliche Absicherung, um KI-Anwendungen mit konkretem Mehrwert für die Hochschule zu schaffen.

Was ist GAIN?

GAIN steht für Generative AI Knowledge Integration & Navigation.
Ziel des intern finanzierten Projektes ist es, einen KI-gestützten Prototyp zu entwickeln, der Wissen für definierte Anwendungsfälle an der FHTW integriert, strukturiert aufbereitet und gezielt nutzbar macht – zunächst vor allem für Lehr- und Lernkontexte, perspektivisch auch für weitere hochschulische Anwendungsfelder.

Ausgangslage der FHTW

Die FHTW verfolgt das strategische Ziel, Künstliche Intelligenz aktiv in die Hochschule zu integrieren und sich im deutschsprachigen Hochschulraum als innovative Akteurin zu positionieren. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Datenschutz, Transparenz, Qualitätssicherung und Compliance. Der EU AI Act ist bereits wirksam und setzt den Rahmen für einen verantwortungsvollen und rechtssicheren Einsatz von KI. GAIN reagiert auf diese Entwicklung mit einem Ansatz, der technologische Souveränität, europäische Lösungen und hochschulspezifische Anforderungen zusammenführt.

Ziele von GAIN

Im Zentrum von GAIN steht die Entwicklung eines generativen KI-Prototyps bis zum Ende der ersten Projektphase. Darüber hinaus schafft das Projekt die organisatorischen, technischen und didaktischen Voraussetzungen, um KI an der FHTW nachhaltig weiterzuentwickeln und schrittweise in den Hochschulalltag zu überführen. Dazu gehören die Definition sinnvoller Anwendungsfälle, der Aufbau einer rechtlich abgesicherten Infrastruktur, die Entwicklung eines didaktischen Rahmens für den KI-Einsatz in der Lehre sowie die Vorbereitung der weiteren Nutzung und Skalierung.

Projektstruktur

Phase 1 (die nun hier auf dieser Website skizziert wird) konzentriert sich auf die konzeptionelle, technische und didaktische Aufbauarbeit: Zu den zentralen Meilensteinen zählen die abgestimmte Definition der relevanten Use Cases, der Aufbau einer belastbaren technischen und rechtlichen Grundlage, die Entwicklung und Erprobung eines funktionsfähigen Prototyps für ausgewählte Pilotanwendungen sowie die abschließende Evaluation und Vorbereitung der weiteren Umsetzung. Damit entsteht in Phase 1 eine fundierte Basis für die nächste Ausbaustufe des Projekts.
Phase 2 baut auf diesen Ergebnissen auf und zielt auf die Weiterentwicklung (in Hinblick u.a. auf rechtliche, didaktische, technische, sicherheitsrelevante und usability Aspekte), Integration und nachhaltige Verankerung der Lösungen in der Hochschule; dabei können schrittweise auch weitere Anwendungsfelder, insbesondere in unterstützenden Verwaltungsprozessen, einbezogen werden.

Arbeitspakete

GAIN ist in sechs aufeinander abgestimmte Arbeitspakete gegliedert: (1) Projektmanagement und Qualitätssicherung, (2) Anforderungsanalyse, (3) Prototypenentwicklung, (4) Infrastruktur und rechtliche Absicherung, (5) didaktische Integration sowie (6) Verbreitung und Nutzung der Ergebnisse. Gemeinsam stellen sie sicher, dass das Projekt nicht nur technologisch tragfähig, sondern auch organisatorisch, didaktisch und institutionell anschlussfähig entwickelt wird.

Das Projektteam

Das interdisziplinäre Projektteam besteht aus einer Vielzahl an Expert*innen aus der Fakultät Computer Science and Applied Mathematics sowie aus den Fachabteilungen wie Teaching and Learning Center, Systemsupport, Systementwicklung, Legal & Compliance etc. D.h. der Support ist auch über die offiziellen Projektrollen an der FH Technikum Wien verankert und soll im Rahmen der starken Supportstruktur rund um das Projekt mitgedacht werden.

AP1- Projektplanung & Management: Isabel Dregely, Sylvia Lingo, Nikola Bogosavljevic
AP2- KI-Anwendugsfälle & Anforderungen: Andreas Sackl, Timothy Berens
AP3- Entwicklung KI-Prototypen & HCD Begleitung: Isabel Dregely, Caio Alves, Marvin Kosmider, Stefan Rietzinger, Lukas Spreitzer, Bernhard Wallisch
AP4- Infrastruktur & DevOps: René Dettelbacher, Alexander Sus
AP5- Didaktisches Framework & Curriculum Integration: Dóra Kertész, Nikola Bogosavljevic, Sylvia Lingo
AP6- Dissemination & Publikationen: Sylvia Lingo, Bernhard Wallisch, Marvin Kosmider, Isabel Dregely, Caio Alves, Lukas Spreitzer, Stefan Rietzinger, Andreas Sackl, Dóra Kertész, Nikola Bogosavljevic
Projekt Unterstützung: Alexander Nimmervoll, Michael Hummel, Mike Seiler, Anna Haas

Ein buntes, kreisförmiges Diagramm, das in sechs beschriftete Abschnitte um ein zentrales Feld mit der Überschrift Projektplanung & Management unterteilt ist. In jedem Abschnitt sind ein Projektbereich, der Name der federführenden Person und der Begriff AP-Leitung aufgeführt.

Erwartete Erfolge für die FHTW

GAIN soll an der FHTW einen messbaren Mehrwert in mehreren Bereichen schaffen. Dazu gehören ein verbesserter Zugang zu Wissen, eine höhere Qualität von Informationen, neue didaktische Impulse sowie eine fundierte Grundlage für den sinnvollen Einsatz generativer KI in Studium und Lehre. Gleichzeitig stärkt das Projekt die institutionelle Kompetenz im Umgang mit KI, fördert den Aufbau rechtssicherer und skalierbarer Strukturen und unterstützt die Sichtbarkeit der FHTW als zukunftsorientierte Hochschule im europäischen Kontext. Perspektivisch eröffnet GAIN damit auch Potenziale für weitere Anwendungsfelder über die Lehre hinaus.

Weitere Informationen zum Projekt finden Mitarbeiter*innen unter: https://moodle.technikum-wien.at/course/view.php?id=33237

Allgemeine Kontaktaufnahme an das Projektteam via Mail an : gain@technikum-wien.at