KI und mathematische Optimierung: Die perfekte Kombi für Stundenplanung
Effiziente Algorithmen für die Kursplanung in Schulsystemen
Die Stundenplanung in Schulen und anderen Bildungseinrichtungen stellt oft eine große organisatorische Herausforderung dar. Um dieses Problem zu lösen und effiziente Algorithmen für die Kursplanung in modularen Schulsystemen zu entwickeln, forschen u.a. Dr. Rubén Ruiz Torrubiano, Senior Lecturer am IMC Krems und Lukas Matthias Wolf, der bei Untis als Algorithm Engineer an der Stundenplanoptimierung arbeitet, in einem aktuellen gemeinsamen Projekt "Kursplanung in modularen Schulsystemen". Das Forschungsprojekt wird von der GFF NÖ gefördert und in Zusammenarbeit mit dem IMC Krems durchgeführt.
Ein erster Artikel “A scheduling perspective on modular educational systems in Europe” ist gerade im renommierten Heliyon Journal veröffentlicht worden.
Um was geht es in dem Forschungsprojekt?
Stundenplanung als organisatorische Herausforderung
Die Erstellung des Stundenplans in Schulen ist durch eine Vielzahl von Bedingungen und Präferenzen gekennzeichnet. Es ist erforderlich, Unterrichtsstunden an bestimmten Tagen und zu bestimmten Zeiten zu planen, Räume müssen ausreichend Platz bieten und Konflikte zwischen Klassen, Lehrkräften und Räumen sollten vermieden werden. Zusätzlich spielen auch die Präferenzen der Schüler*Innen eine wichtige Rolle. Das Ergebnis ist ein Stundenplan, der nicht nur alle Bedingungen erfüllen muss, sondern auch die individuellen Kurswahlen der Schüler*innen berücksichtigt.
Forschungsprojekt zur Entwicklung effizienter Algorithmen
Am dreijährigen Forschungsprojekt erforscht Projektleiter Dr. Rubén Ruiz Torrubiano gemeinsam mit Dipl.-Ing. Andreas Krystallidis, BSc, Wissenschaftlicher Mitarbeiter im Institut Digitalisierung und Informatik und Lukas Matthias Wolf, der bei Untis als Algorithm Engineer an der Stundenplanoptimierung arbeitet, effiziente Algorithmen für die Kursplanung. „Aufgrund der inhärenten Schwierigkeit des Problems ist es nicht praktikabel, optimale Lösungen zu berechnen. Daher konzentrieren wir uns im Projekt auf Methoden, die gute Lösungen schnell berechnen können. Durch die Kombination von menschlicher Expertise in der Stundenplanung mit mathematischen Optimierungsmethoden und künstlicher Intelligenz sollen innovative Lösungsansätze entwickelt werden“, so Projektleiter Dr. Rubén Ruiz Torrubiano.
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen als Schlüssel zur Lösung
Im Projekt wird künstliche Intelligenz eingesetzt, um die Expertise von menschlichen Stundenplanern mit mächtigen mathematischen Optimierungsmethoden zu kombinieren. Besonders das maschinelle Lernen mit kombinatorischen Algorithmen wird hier erforscht. Dieser Ansatz verspricht nicht nur eine effektive Lösung für das Stundenplanungsproblem, sondern ist auch ein bedeutendes Thema im Bereich der künstlichen Intelligenz. Aktuelle Methoden des maschinellen Lernens neigen dazu, blind aus den Rohdaten zu lernen und Korrelationen abzuleiten. Dies bedeutet jedoch, dass Situationen, die in den Daten nicht vorkommen, nicht richtig vom Algorithmus erlernt werden. Um dieses Problem zu lösen, ist es notwendig, andere Methoden einzusetzen, die solche Algorithmen verstärken und verbessern, um neue Situationen besser und robuster zu erlernen.
Forschungsmethoden und Zusammenarbeit mit Schulen
Um dieses Ziel zu erreichen, werden zunächst Expert*innen aus Schulen und Unternehmen, die täglich mit Stundenplanung zu tun haben, konsultiert, um die Anforderungen an die Algorithmen festzulegen. Anschließend wird iterativ an Modellen gearbeitet, die mit immer raffinierteren Algorithmen optimiert werden können. Die entwickelten Algorithmen werden mit öffentlich verfügbaren Daten getestet und in Wettbewerben mit anderen Methoden verglichen.
Die Ergebnisse dieser Forschung sollen letztendlich in verbesserten Produkten der Untis GmbH münden und einer breiten Öffentlichkeit zugänglich gemacht werden. Die Produkte von Untis werden in vielen Schulen in Österreich eingesetzt und können somit einen großen Einfluss auf die Effizienz der Stundenplanung haben.
„Mit der Kombination aus künstlicher Intelligenz und mathematischer Optimierung leisten wir im Projekt einen wichtigen Beitrag zur Verbesserung der Stundenplanung und können dadurch die Arbeit von Stundenplanern effektiver gestalten“, berichtet Torrubiano überzeugt.