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Technische Hochschule MittelhessenKI-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.
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Das Projekt zielt darauf ab, die Arzt-Patienten-Kommunikation an der Universitätsmedizin durch innovative Lernmodule mit Künstlicher Intelligenz zu verbessern. Es adressiert insbesondere nichtmuttersprachliche Studierende. Hierfür werden speziell auf diese Bedürfnisse angepasste Lernmodule mit KI basierten Interaktionen in Form von Chatbots entwickelt, die die Kompetenzen der Studierenden im Kontext der Arzt-Patienten-Kommunikation sowie des Arzt-Arzt-Gesprächs fördern und sie somit auf das Praktische Jahr und den Berufseinstieg vorbereiten. Die Lernmodule werden in einem innovativen und dank der KI besonders interaktiven Lernmanagementsystem installiert und adressieren empathisches Verhalten, Schmerzabfrage, Verständnis von Symptomen und Aussagen sowie Dokumentation. Thematisiert werden in diesem Rahmen u. a. Arztbriefe, Nachtdienst-Protokolle, Anamnesegespräche, Patientenvorstellungen und deren Aufklärung sowie Interaktion mit dem Klinikpersonal. Der Lernprozess wird durch den Einsatz von generativen KI-Anwendungen wie ChatGPT maximal optimiert. Die Chatbots (virtueller Tutor) werden den Lernenden Empfehlungen, Erklärungen und Zusatzinformationen bereitstellen. Für einen personalisierten Lernprozess werden KI-Systeme auch passgenaue Feedbacks in Echtzeit geben und die Kompetenzen bewerten. Eine regelmäßige Lernstandserfassung ermöglicht zeitnahe Anpassungen durch kontinuierliche Wirkungsüberprüfung, die durch finale Erhebung und Evaluation ergänzt wird.
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Lesen im Zeitalter der Digitalität
Lesen im Zeitalter der Digitalität erfordert weitreichende Fähigkeiten. Diese Kompetenzen analytisch zu fassen und Ansätze zu ihrer Vermittlung in Schule und Hochschule aufzuzeigen, ist Gegenstand von im Projekt entwickelten Selbstlerneinheiten, die im Kontext der Lehrer:innen(fort)bildung und der Entwicklung von Multi-Text-Lesekompetenz in der Studieneingangsphase eingesetzt werden können.
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