LLM powered embodied virtual tutor
Acquiring efficient individual support for learning is a significant challenge for university students. However, providing individualised tutoring to each student by tutors is often not feasible. One promising solution to this problem could be embodied virtual tutors (eVTs). These virtual tutors are AI-powered virtual agents that can explain complex concepts, answer questions, monitor learning progress, and offer support to students. Moreover, eVTs can be personalised and trained on expert knowledge, making them valuable for student learning. The project aims to investigate the potential, acceptance, and effectiveness of eVTs for individualised student learning. For this, we implement an eVT by leveraging recent advancements in artificial intelligence (e.g. LLMs) and mixed reality engineering. We will conduct user studies to improve our prototype's usability. Finally, we will conduct a study to test the acceptance of the virtual tutor. In the future, our system might be applied to other departments and teaching environments.
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KI-Nutzung in der kieferorthopädischen Lehre
Die Planung einer kieferorthopädischen (KFO) Therapie basiert auf der Bewertung einer Vielzahl von Einzelbefunden und -diagnosen, d. h. Analysen von Röntgenbildern, Kiefermodellen und klinischen Befunden. Wesentliche Bausteine des Therapieplans sind sog. Problemkomplexe, für welche jeweils ein konzeptionelles therapeutisches Vorgehen festzulegen ist. Zudem sind eine chronologische Therapieabfolge und apparative Umsetzung zu definieren. Der Planungsprozess ist sehr komplex und daher im Rahmen des Zahnmedizinstudiums schwierig vermittelbar. Essentiell ist, dass die Studierenden eine möglichst große Anzahl an KFO-Patientenfällen planen. Die persönliche Besprechung aller studentischen Lösungen durch Lehrende ist aufgrund zu knapper Ressourcen allerdings nicht möglich, und das bloße Anzeigen von Musterlösungen ist häufig nicht ausreichend. Deshalb soll im Projekt basierend auf Verfahren der Künstlichen Intelligenz intelligent-adaptives Feedback gegeben werden. Darüber hinaus soll ein Learning Dashboard implementiert werden, mit dessen Hilfe die Lehrenden gezielt Themen identifizieren können, bei denen eine Vielzahl der Studierenden Probleme hat. Die Qualität der Lehre kann dadurch bei gleichzeitiger Entlastung der Lehrenden gesteigert werden. Durch einen nutzerzentrierten Entwicklungsansatz ist die enge Einbindung von Lernenden und Lehrenden gewährleistet.
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