Personalisierte Lerninhalte und vernetzte Forschung Die Cloud macht Hochschulen innovativer und effizienter

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Hochschulen verwenden Cloud-Technologien nicht nur für sich selbst, um ihren Lehrbetrieb in Corona-Zeiten aufrechtzuerhalten, sondern auch, um ihren Studierenden Zugang zu neuesten Technologien zu gewähren, die über die Cloud zugänglich sind, etwa im Quantenrechnen.

Zugleich nutzen sie die Cloud, um sowohl Forschung als auch Lehre und die Community der Studierenden mit Cloud-Features wie etwa virtuellen Arbeits- und Lernplätzen zu unterstützen. „Die Pandemie hat Schulen und Hochschulen dazu gezwungen, auf virtuelles Lernen und Lehren umzustellen“, sagt Michael O’Connell, der Chief Analytics Officer bei Tibco Software. „Auch nach der Rückkehr zu Präsenzunterricht und -veranstaltungen wird dieser Trend anhalten, um den Betrieb in unsicheren Zeiten lenken und fortsetzen zu können.“

Virtuelle Arbeitsräume für Hochschulangehörige

Das Hochschulwesen umfasst zahlreiche Beteiligte, die alle ihre Interessen vertreten sehen wollen. Eine Universität umfasst nicht nur die Lehre, die wie gesagt auf virtuelles Lernen umgestellt hat, sondern auch ein weites Feld von Forschenden, Analytikern und Doktoranden.

Die Doktoranden, Forschenden und Studierenden können in der Cloud, analog zum virtuellen Lernen, einen individuellen Workspace einrichten – beispielsweise mit Amazon Workspaces. Diesen Virtuellen Desktop (VDI) können sie je nach Zugangsberechtigung rund um die Uhr, mit jedem Endgerät und an jedem geeigneten Ort nutzen, um zu lehren oder zu lernen. Im Workspace lassen sich personalisierte Lerninhalte bereitstellen und verschiedenste Communities als Interessengemeinschaften einrichten.

Verfügt der Workspace über eine ausreichende Absicherung, sind Forschende in der Lage, darin sensible Daten und Dokumente zu hinterlegen, und Studierende können Prüfungsarbeiten speichern. Security und Privacy sind wichtige Vorteile, die sich mithilfe der Cloud rasch und kostengünstig realisieren lassen. Michael Hanisch, Head of Technology bei AWS in Deutschland, erklärt dazu: „Wie für alle Branchen, in denen sensible Daten verarbeitet werden, bieten wir für die Anwendungsszenarien im Hochschulwesen höchste Standards in Sachen Sicherheit, Compliance und Governance. So bieten wir unseren Kunden und Partnern rund 230 Funktionen und Services, ihre spezifische Cloud-Umgebung abzusichern. Darüber hinaus bieten alle AWS-Services, die Kundendaten speichern, die Möglichkeit, diese Daten zu verschlüsseln.“

Intern sind Zugangsberechtigungen das Mittel der Wahl, doch zunehmend muss auch äußerer Schutz an den Gebäuden selbst eingerichtet werden. Die analytischen Tools aus der Public oder Hybrid Cloud erlauben es, die Aufnahmen von Überwachungskameras in Echtzeit auszuwerten. Für so manches College auf dem Lande ist Überwachung wichtig, um Amokläufer und Attentäter auf dem Campus zu entdecken und – durch rasches Alarmieren des Sicherheitsdienstes – abwehren zu können. Dies gilt nicht mehr nur in den USA, sondern zunehmend auch in Europa.

Vorbeugender Einsatz von Machine Learning

Ein Trend, der das Bildungswesen, Lehren, Lernen und Forschung grundlegend verändert, ist Machine Learning (ML). Lehrende setzen ML ein, um Studierende mit Schwierigkeiten früher zu erkennen und passende unterstützende Maßnahmen zu ergreifen. Wissenschaftler an Hochschulen können die Forschung mithilfe von ML beschleunigen. Durch Use Cases wie Lokalisierung und Transkription, Text-to-Speech oder Personalisierung können Online-Lerninhalte schneller und wirkungsvoller verbreitet werden.

„Wir bei AWS arbeiten mit führenden Unternehmen im öffentlichen Sektor zusammen, um weitere Anwendungsgebiete von ML zu erschließen und Studierende mit den nötigen Fähigkeiten und dem Fachwissen auszustatten – und sie so als Nachwuchskräfte auf diesem Gebiet zu fördern“, so Michael Hanisch.

Analysen und Erkenntnisse

Einer der größten Nutzen, den die Betreiber bzw. Lehrenden eines Instituts aus virtualisierten Lern- und Arbeitsplätzen ziehen können, ist der Informationsgewinn über die Nutzung, die ihnen die Cloud liefert. Sie können die aggregierten Muster in der Nutzung und der Interaktion verstehen und daraus ihre Schlüsse ziehen. Diese Nutzungsmuster erlauben es ihnen, Studierende zu identifizieren, die ihre Unterstützung benötigen.

Nicht in allen Ländern sind Studienplätze kostenlos und subventioniert. Ein teurer Studienplatz an einer renommierten Universität sollte daher auch intensiv genutzt werden. Scheinen die Nutzungszahlen und die „Schulnoten“ anzuzeigen, dass dies nicht der Fall ist, so muss es dem Institut ein Anliegen sein, den betreffenden Studierenden bestmöglich zu unterstützen. Und je früher dieser Studierende identifiziert wird, desto besser wird der Studienplatz genutzt – oder anderweitig vergeben.

Die Kontaktaufnahme und die Betreuung können nicht nur den Erfolg fördern, sondern auch verhindern, dass Studierende – häufig Zahler wertvoller Studiengebühren – zu anderen Instituten abwandern. Die entsprechenden Algorithmen lassen sich aus der Cloud und von deren jeweiligem Betreiber beziehen, denn dieser Dienstleister stellt auch die nötige Speicherkapazität und Rechenleistung bereit. Auf Marktplätzen in der Cloud finden Institute wie auch Studierende AV- und Web-Inhalte, Apps und Dokumente auf aktuellstem Stand.

Effizienz und TCO

Einem Institut hilft Machine Learning auch, anhand der Bewerbungen die Höhe der Neueinschreibungen vorherzusagen. Diese Quote ist ein wichtiger KPI (Key Performance Indicator), um planen zu können, welche Kapazitäten in Lehre, Forschung und Infrastruktur geschaffen werden müssen. Ebenso wichtig ist die Vorhersage der Erfolgsquote, denn Nobelpreisträger und Pulitzerpreisträger sind die beste Reklame. Seit Ausbruch der Pandemie Anfang 2019 sind, wie O’Connell berichtet, die Cloud-Kapazitäten im Online-Bereich stark ausgebaut worden.

Handelt es sich um ein Lehrinstitut mit großer Reichweite, also eine Fernuniversität, so kann Machine Learning dazu beitragen, personalisierte Lerninhalte zu übersetzen und zu lokalisieren, zu transkribieren, Text als gesprochene Sprache auszugeben und nicht zuletzt auch Inhalte zu personalisieren. Der Rückkanal, der die Nutzungszahlen angibt, ist der gleiche wie bei den virtualisierten Lernplätzen. „Um die Betriebskosten zu senken sowie Effizienz und Produktivität zu verbessern, kann die Nutzung der Cloud auch in diesem Bereich nur zunehmen“, resümiert O’Connell

Cloud-Nutzung für die Forschung

Forscher in aller Welt nutzen nicht nur die Speicher- und Rechenkapazitäten der Public Cloud, sondern auch Machine Learning Tools, ModelOps-Techniken und die bereits vorgefertigten Machine Learning-Templates mit CI/CD-Ansätzen, die den Lebenszyklus von Modellen verwalten.

Je einfacher Machine-Learning-Methoden zu nutzen und -Ergebnisse zu erzielen sind, desto attraktiver erscheint diese Technologie den Forschenden und desto höher ist die Nutzungsquote. Die Forschungsarbeit wird in der Folge nicht nur effizienter, interdisziplinär und präziser, sondern auch in der Breite der Fakultäten produktiver und innovativer.

Am Höchstleistungsrechenzentrum Stuttgart (HLRS) etwa werkeln im lokalen Rechenzentrum mehrere Superrechner, um Aufträge der Automobilindustrie des Umlandes abzuarbeiten, je schneller, desto besser. Diese Forschungsaufträge helfen, den Betrieb zu finanzieren, auszubauen und weitere Supercomputer anzuschaffen. Die Ergebnisse werden in einem wissenschaftlichen Netzwerk mit anderen Instituten geteilt.

Je lebhafter und produktiver die Forschung, desto mehr profitiert die ganze Wirtschaft von den Innovationen. Beispielsweise wurde in Stuttgart das Ventil einer Einspritzpumpe derart verbessert, dass sich der Kraftstoffverbrauch um rund zehn Prozent verringerte. Solche Neuerungen können weltweit positive Auswirkungen nach sich ziehen.

Innovationszentren im Umfeld

Im 2019 eröffnete das Digital Transformation Lab der Hochschule München (MUAS) seine Pforten. Es soll die Digitalisierung des öffentlichen Sektors in Deutschland durch die Entwicklung von innovativen Diensten stärken und den Sektor bei der Bewältigung drängender technischer und sozialer Herausforderungen dieser Transformation unterstützen.

Bei der Eröffnung des DT Labs ließ sich anhand von Pilotprojekten ablesen, wie das konkret aussehen könnte. Professorin Dr. Gudrun Socher demonstrierte live eine sprachgesteuerte Anwendung (Amazon Alexa) zur Unterstützung der Tourismusbranche. Professor Dr. Rainer Schmidt stellte anschließend ein Studentenprojekt zum Thema Bürgerbeteiligung durch soziale Informationssysteme vor. Weitere Projekte laufen inzwischen bei der Deutschen Allzheimer Gesellschaft: (Sprachassistenten) und am Museum of London im energieeffizienten Gebäude-Management.

Durch die Zusammenarbeit mit dem AWS Cloud Innovation Center Programm haben die Studenten Zugang zu AWS-Technologien, Innovationsmethoden und technischem Fachwissen, um mit Cloud-nativen Lösungen zu experimentieren. Ein übergreifendes Team von MUAS- und AWS-Mitarbeitern soll eng zusammenarbeiten, um mit Hilfe des Amazon-Innovationsprozesses „Working Backwards” cloud-basierte IT-Lösungen zu entwickeln. Mit „ReadUp“ hat die MUAS beispielsweise einen Chatbot entwickelt, der jugendliche Kriminelle zum Lesen anregen soll. Statt der Texte im Vorgängerprojekt „KonTEXT“ liefert der Chatbot nun Videos und Podcasts. Diese Web-App wurde mit AWS RDS, AWS Elastic Beanstalk und AWS Amplify entwickelt.

Cloud Innovation Center in Vancouver

Das Digital Transformation Lab in München ist Mitglied eines globalen Netzwerks von Cloud-Innovationszentren, so dass sich feststellen lässt, dass Vernetzung für Hochschulen und ihre Forschungszentren das Gebot der Stunde ist. Alle diese Zentren haben vereinbart, ihr Wissen und die Ergebnisse ihrer Innovationsprojekte zu veröffentlichen, um die digitale Revolution im öffentlichen Sektor weltweit voranzutreiben.

Eines der mit der Hochschule München vernetzten Forschungszentren ist das Cloud Innovation Center (CIC) an der kanadischen University of British Columbia. Das in Vancouver beheimatete CIC war Anfang 2020 das erste seiner Art in ganz Kanada. Das CIC stellt Studierenden, Lehrenden, Forschenden und Fakultätsmitarbeitern den Zugang zu Cloud-Technologien bereit. Sie sollen Forschungsprojekte vorantreiben, die in erster Linie im Gesundheitswesen angesiedelt sind. Deshalb heißt das CIC auch offiziell „UBC Community Health and Wellbeing CIC“. Neueste Technologien und aktuelle Methoden sollen zusammen mit Rechenleistung und Fachwissen von AWS Innovationen fördern und sowohl Agilität als auch Betriebskosten verbessern.

„Das CIC an der UBC beschleunigt die digitale Transformation des öffentlichen Sektors in Kanada, indem es Teams den Zugang zu neuester Cloud-Technologie von AWS gewährt, mit der wiederum authentische Herausforderungen aus der Realität gelöst werden können“, sagte Teresa Carlson, Vice President of Worldwide Public Sector bei AWS.

„Unsere Fachkenntnisse hinsichtlich Machine Learning, High Performance Computing (HPC) und Datenanalysen werden die UBC-Gemeinschaft direkt dabei unterstützen, innovative Projekte zu erstellen.“ Schon ein Jahr später veröffentlichte das CIC der UBC die Phase 3 eines KI-Modells zur Diagnose und Prognose von Covid-19-Befunden.

Neben Nutzern und Personal der Hochschule sollen letzten Endes auch Kommunen, Regierungsbehörden und NGOs ihre Interessen berücksichtigt sehen. Sie können Herausforderungen vorgeben, die das CIC bis hin zur Erstellung von Proofs of Concept (PoC) lösen soll. Alle Ergebnisse inklusive der PoCs werden als quelloffene Informationen veröffentlicht, damit andere Gemeinschaftsangehörige darauf zugreifen und sie verwenden können.

Unter den anderen Hyperscalern unterstützt MS Azure zwar fünf Branchen, aber das Hochschulwesen noch nicht. Da sieht es bei Google Cloud schon wesentlich besser aus. Im Bereich „Behörden und öffentlicher Sektor“ spielen Bildung und „Bildungstechnologie“ eine wesentliche Rolle. Googles Partner iSchool Connect bietet Studierenden ein Cloud-Tool für die Bewerbung an einer Hochschule im Ausland und für das Management dieses Studiums an.

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