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Campus Support

So funktioniert FABi

Wer ist FABi?

FABi-Icon
Über diesen Button am unteren, rechten Bildrand wird der Chat mit FABi gestartet.

FABi ist ein deterministischer Chatbot. Das bedeutet, dass er nur die Antworten geben kann, die ihm wortwörtlich beigebracht worden sind. 

Auf dieser Seite wird erklärt, wie FABi eingesetzt wird, was er gut kann (und was nicht) und warum er eine sinnvolle Ergänzung zu den übrigen Kommunikationskanälen zur Information von Studierenden und Studieninteressierten darstellt.

Direkt mit FABi sprechen? Klicken Sie einfach unten rechts auf den "Fragen?"-Button!

Steckbrief

FABi ist darauf trainiert, Fragen aus den Bereichen "Studieninteresse", "Bewerbung", "Einschreibung" und "Studienalltag" zu beantworten - er richtet sich also an Studieninteressierte und Studierende. Er ist deshalb in die zentralen Seiten der Universität eingebunden, die sich an diese Zielgruppen wenden, wie zum Beispiel hier: "Start ins Studium". Diese Themenbereiche eignen sich besonders gut für den Einsatz eines Chatbots, weil es hier viele einfache Fragen gibt, die ohne besonderen Kontext auskommen (wie das z.B. bei Prüfungsthemen der Fall wäre), weil viele Interessent*innen ähnliche Fragen haben und weil häufig ein kurzer Dialog ausreicht, damit der betreffenden Person weitergeholfen werden kann.

Thematisch beschränkt er sich auf einfache organisatorische Fragen, wie sie typisch für den Erstkontakt sind: "Kann ich an der Uni Bielefeld Maschinenbau studieren?", "Wann beginnt das Sommersemester?", "wWe bewirbt man sich?", oder auch "Hat Psychologie einen NC?"

 

Der Chatbot FABi wird derzeit im Rahmen eines Projektes erprobt, das zum Ziel hat, einheitliche und transparente Supportstrukturen im Bereich Studium und Lehre zu etablieren. In diesem Projekt kümmert sich eine Arbeitsgruppe um die Pflege, die strategische Ausrichtung und die Weiterentwicklung des Bots. Uns ist der Blick und das Fachwissen aus verschiedenen beratenden Einrichtungen wichtig. Mitarbeiter*innen aus diesen Bereichen sind in der AG vertreten:

Er ist sehr gut in der Lage, einfache Fragen (wie „wo finde ich …“, „kann ich Maschinenbau studieren …“, „Wann endet die Bewerbungszeit …“) zu beantworten und darüber kurze Dialoge zu führen.

Er ist sehr gut geeignet, bei der Suche in bereits bestehenden Informationsseiten zu helfen, indem er verschiedene Themen zur Auswahl präsentiert oder aus der Frage von Nutzer*innen ein Thema erkennt und dann auf die passenden Webseiten verweist. Er ist hier einer Google-Suche (die häufig für die Suche auf den Uni-Webseiten genutzt wird) vorzuziehen, weil wir im Chatbot selbst vorgeben, welche Webseiten wir anbieten, wenn bestimmte Fragen gestellt werden.

Er ist ebenfalls gut geeignet, entweder direkt oder als Ende eines Dialogs auf die passende Beratungseinrichtung zu einem bestimmten Thema zu verweisen.

Er „lernt“ insofern, als wir ihn mit einem wachsenden Vorrat an Beispielsätzen und echten Dialogen mit Ratsuchenden immer besser trainieren können, damit er erkennt was die Absicht einer Frage ist. Er kann aber nicht selbst neue Antworten erlernen oder Fragen stellen, die ihm nicht wortwörtlich beigebracht wurden.

Der Chatbot kann keine Beratung durch Sachbearbeiter*innen oder Studienberater*innen ersetzen und auch keine längeren Dialoge führen, die gleichwertig mit einem echten Beratungsgespräch wären

Er kann in der von uns genutzten Version nicht selbst Webseiten durchsuchen („crawlen“) und darüber lernen, oder sich selbständig Informationen aus einer bestehenden Wissensbasis zusammesuchen. So kann der Chatbot nicht durch Zugriff auf die Studieninformation selbst die Frage beantworten, ob man an der Universität Bielefeld ein bestimmtes Fach („Anglistik“) studieren kann; gleichwohl verweist er auf die entsprechende Seite in der Studieninformation, auf der das Studienangebot ausgewiesen wird.

Damit unterscheidet er sich von Bots, die auf "large language models" (LLMs) wie z.B. Chat GPT beruhen und die sich aus Sicht der Benutzer*innen vor allem dadurch auszeichnen, dass sie menschenähnliche Texte generieren und sowohl auf eine eigene Wissensbasis als auch auf die Eingaben der Nutzer*innen reagieren. Dadurch ist mit ihnen eine Form der "Unterhaltung" möglich, die der Kommunikation zwischen menschlichen Gesprächspartner*innen ähnelt.

Ist ein Bot wie FABi zeitgemäß?

Chatbots wie FABi sollen Ratsuchenden schnell die gesuchte Antwort auf eine einfache Frage geben. Damit konkurrieren sie mit Suchmaschinen wie Google und den oben erwähnten Chatprogrammen auf der Basis von LLMs. Wie schneidet FABi im Vergleich mit diesen Informationsquellen ab?

Verschiedene Fachabteilungen in der Universität pflegen Webseiten zu den Themen Bewerbung, Einschreibung, Studienorganisation und Beratung, es gibt Supportmailadressen, Kontaktformulare und Telefonnummern. Die gesuchten Informationen sind also alle "da", man muss sie "nur" finden.

Das "googeln" nach einer Antwort ist im Zweifelsfall die schnellere und einfachere Variante um zu einer Lösung zu kommen, als das Navigieren in einer großen und komplexen Sammlung von Webseiten. Aus Organisationssicht kann das problematisch sein, weil wir nur wenig Einfluss darauf haben, welche Information und welche Webseite von Google ausgegeben wird. Nicht immer handelt es sich beim ersten Suchergebnis auch um das beste Ergebnis, manche Quellen liegen auch außerhalb der Organisation, sind veraltet, oder es handelt sich um Webseiten, die zwar zur Frage passen, die wir aber nicht empfehlen würden. Bei einem handgepflegten Chatbot können wir sich ändernde Informationen direkt einpflegen und steuern selbst, auf welche Webseiten verwiesen wird. Wir haben es also selbst in der Hand, welche Antwort die Ratsuchenden bekommen.

LLMs wie Chat-GPT wissen scheinbar sehr viel, denn man kann sie alles fragen und bekommt eine verständliche Antwort, die inhaltlich sinnvoll scheint. Das Faktenwissen von LLMs ist sehr breit, denn sie werden mit sehr großen Datensätzen trainiert und erwerben so ihr Wissen. Allerdings hat dieses Wissen Grenzen: Nicht das gesamte im Training präsentierte Wissen bleibt erhalten, vieles wird wieder verworfen - das Modell lernt sozusagen "auf Lücke". Und das Wissen des LLMs hat ein Datum - Informationen die nach Abschluss des Trainings entstanden sind, kennt das Modell nicht. Dennoch gibt es scheinbar plausible Antworten - auch wenn es die Fakten vielleicht nur "ungefähr" kennt.

FABis Antworten können im Vergleich mit einem LLM etwas "hölzern" wirken und sie sind auch immer gleich, ein Gespräch, das wie ein natürlicher Austausch wirkt, ist nicht möglich (oder nur für kurze Zeit). Aber dafür bleibt FABi in seinen Antworten bei den Fakten. Es ist ihm nicht möglich, andere Antworten zu geben als die, die wir ihm beigebracht haben. 

Werden wir als Universität gefragt, wann die Einschreibefrist endet, ob man in Bielefeld Maschinenbau studieren kann und wie viele Leistungspunkte ein Bachelor hat, dann dürfen wir nicht eine plausibel klingende Antwort geben, die ungefähr passt - alle Beratungseinrichtungen haben den Anspruch und die Verpflichtung, korrekte Auskünfte zu geben. Ein Chatbot wie FABi ist Teil des Kommunikationsmanagements und muss genauso wie Mitarbeiter*innen in Supporteinrichtungen oder Beratungsstellen entweder selbst korrekte Antworten geben, den Link auf die passende Webseite präsentieren oder an eine Beratungseinrichtung verweisen. All das kann FABi. 

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