Inspiriert von den Erfolgen des Maschinellen Lernens in zahlreichen Lebensbereichen zielt das Projekt „From Machine Learning to Machine Teaching (ML2MT)“ auf ein besseres Verständnis darüber ab, wie Menschen und Maschinen in kollaborativen Mensch-KI-Systemen gegenseitig neues Wissen erschließen können. Bei diesem gegenseitigen Lernprozess bilden Mensch und Maschine eine symbiotische Interaktion: Erkenntnisse durch KI-Systeme können das Wissen und die Fähigkeiten menschlicher Fachexperten nachhaltig erweitern; die Fachexperten wiederum können das erlernte Wissen nutzen um die Maschine im Gegenzug zu optimieren.

An diesem umfangreichen und bedeutenden Projekt arbeitet ein Konsortium bestehend aus renommierten akademischen Einrichtungen: Die Goethe Universität Frankfurt wie auch das Goethe Universitätsklinikum, das Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation (DIPF) und die Technische Universität Darmstadt.

Zur optimalen Nutzung gemeinsamer Ressourcen und Wahrnehmung von Synergien hat das Konsortium einen detaillierten methodischen Plan bestehend aus drei Projekteinheiten entwickelt: Die erste Projekteinheit wird kognitive, pädagogische und technische Grundlagen des Machine Teaching ausarbeiten. Die zweite Einheit wird die praktischen Anwendungen und langfristigen Auswirkungen des Machine Teaching empirisch untersuchen. Abschließend wird die dritte Projekteinheit allgemeine Prinzipien des Machine Teaching synthetisieren und damit das in diesem Projekt geschaffene Wissen aggregieren.

Mit diesem methodischen Vorgehen wird das Projekt zu einem geschärften Verständnis der Mensch-KI-Interaktion und den daraus resultierenden Potentialen für alle Lebensbereiche beitragen.