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KI-basiertes Feedback für Freitexte und Diagramme

In diesem Projekt, welches auf dem Easy-Tutor Projekt von Freiraum 2022 aufbaut, soll unter Benutzung von Prompting-Technologien auf bekannten Sprachmodellen wie ChatGPT oder Mistral sowie eigenen KI-Modellen ein bestehendes intelligentes Tutorensystem (ITS) für SQL-, Excel- und Mathe-Aufgaben um die Feedback-Generierung für weitere Aufgabenarten erweitert werden: Textaufgaben mit wenigen Lösungsvarianten (z.B. Modellierungsaufgaben) und Freitextaufgaben sowie die Überprüfung von Seminar- und Abschlussarbeiten.Im ersten Fall erfolgt zuerst eine Harmonisierung und dann eine (semi)-automatische Klassifikation der Lösungsstrategien durch das ITS. D.h., wenn das ITS eine neue Lösungsstrategie entdeckt, reicht es diese zur Korrektur an Dozierende weiter. So lernt das ITS, neue Strategien zu bewerten. Mit der Zeit kann es dann immer selbstständiger den Studierenden Feedback geben, auch wenn sich die konkreten Formulierungen jedes Mal unterscheiden. Dieser Ansatz ist eine Verallgemeinerung des Ansatzes zur selbstlernenden Feedback-Generierung für SQL-Aufgaben [arXiv:2311.10730].Bei Seminar- und Abschlussarbeiten überprüft das ITS neben Formalkriterien (wie Zitierweise) die Struktur und den Aufbau der Arbeit (Ist eine Forschungsfrage erkennbar? Bauen die vom Sprachmodell erkannten Aussagen auf vorherigen Teilen der Arbeit auf? Gibt es ein Fazit, welches zur Forschungsfrage passt?). Dozierende können Feedback geben, nachdem viele strukturelle und formale Fehler schon beseitigt wurden.

Auf einen Blick

Kontakt

Projektbeteiligte
Frank KammerProjektleiter:in
Ruben BimbergProjektmitarbeiter:in
Jonas KucheProjektmitarbeiter:in

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