BIP Data Mining Challenge 2026 :
Erasmus-Teams verbessern KI-Modelle erfolgreich

In der letzten Maiwoche 2026 trafen sich 25 Studierende von 7 Hochschulen an der Hochschule Fulda zu einem Data-Mining-Hackathon. Rund 50 % der Teilnehmenden waren weiblich – eine für den Bereich Informatik untypische Verteilung. Nach zwei Wochen Online-Kursen reisten sie für den Präsenzteil eines sogenannten Blended Intensive Program (BIP), gefördert durch das Erasmus+-Programm, nach Deutschland. Solche Programme sind deutlich kürzer als ein vollständiges Semester und ermöglichen Studierenden mit Berufstätigkeit, familiären Verpflichtungen oder anderen Einschränkungen, internationale Erfahrungen zu sammeln.

Der Kurs begann mit einer Brainstorming-Sitzung zum Feature Engineering. Anschließend wurden sowohl Standard-Prompts als auch anspruchsvolle, agentenbasierte Prompts eingesetzt, um diese Liste zu erweitern. Die fortgeschritteneren Prompts konnten die Vielfalt der Merkmale deutlich erhöhen, dennoch konnte das menschliche Brainstorming in diversen Teams weiterhin einen Mehrwert schaffen. Nach der Implementierung der Features führten die fünf konkurrierenden Teams die Modellauswahl und das Tuning durch. Der moderne XGBoost-Algorithmus schnitt deutlich besser ab als die alternativen Algorithmen und wurde entsprechend feinjustiert. Während zwei Teams mit einem Fokus auf weniger, dafür relevantere Features leicht bessere Ergebnisse erzielten, arbeiteten alle Teams erfolgreich und gewannen zusätzliche Kenntnisse im Data Mining. Einer der Studierenden sagte abschließend: „Ich habe mehrere KI-Kurse besucht, aber dieser hier hat mir das Gesamtbild vermittelt, was es bedeutet, Data Mining in der Praxis anzuwenden.“

Professor Frank Klingert von der Hochschule Fulda leitete den Data-Mining-Hackathon und stützte den Kurs auch auf seine eigenen Erasmus-Erfahrungen, die er vor 20 Jahren an der Universität Leiden gesammelt hatte. Unterstützt wurde er von Floor Weijman von der Saxion University of Applied Sciences und Tatiana Blömer von der Hochschule Fulda, die den Studierenden halfen, ihre Gruppen zu bilden und ihre Arbeit mithilfe einer stillen Retrospektive zu reflektieren. Die Studierenden der Babeș-Bolyai-Universität, der Jamk University of Applied Sciences, der Linnaeus University, der New Bulgarian University, des Polytechnic Institute of Setúbal, der Fachhochschule St. Pölten sowie der Hochschule Fulda kehrten mit neuen Erkenntnissen im Data Mining und vielen positiven Eindrücken zur Zusammenarbeit in europäischen Teams nach Hause zurück.