Publication
Generative KI zur Lernenbegleitung in den Bildungswissenschaften: Implementierung eines LLM-basierten Chatbots im Lehramtsstudium
Hassan Soliman; Milos Kravcik; Alexander Tobias Neumann; Yue Yin; Norbert Pengel; Maike Haag; Heinz-Werner Wollersheim
In: Sandra Schulz; Natalie Kiesler (Hrsg.). DELFI 2024 Die 22. Fachtagung Bildungstechnologien der Gesellschaft für Informatik e.V. Fachtagung Bildungstechnologien (DELFI-2024), September 9-11, Fulda, Germany, Pages 171-177, Lecture Notes in Informatics (LNI), Vol. P-356, ISBN 978-3-88579-255-0, Köllen Druck+Verlag GmbH, Bonn, 2024.
Abstract
Lehramtsstudierende nehmen an einer Vielzahl von Lernaktivitäten in verschiedenen Fachbereichen teil, u.a. in den Bildungswissenschaften. Sie benötigen angemessene Unterstützung, u.a. in Form zeitnahen Feedbacks. Da ihre Anzahl steigt, ist es ein wichtiges Ziel, ihnen eine skalierbare Unterstützung zu bieten, was auch eine Herausforderung für Forschende und Entwickelnde darstellt. Als eine mögliche Lösung stellen wir einen Chatbot vor, der auf einem Large Language Model (LLM) basiert und durch bestehende Lern- und Informationsmaterialien sowie hochschuldidaktische Prozessbeschreibungen ergänzt wird. In diesem Praxisbeitrag werden Erfahrungen aus der didaktischen Konzeption und technischen Umsetzung sowie erste Ergebnisse zur Qualität von LLM-basierten Chatbot-Antworten auf inhaltliche und organisatorische Fragen eines technologiegestützten bildungswissenschaftlichen Moduls im Lehramtsstudium vorgestellt. Der Bot ist in der Lage, Kursmaterial abzurufen, zu analysieren und umfassende Antworten auf spezifische Fragen zu geben. Vorläufige Ergebnisse zeigen, dass es möglich ist, zwischen verschiedenen Kontexten, in denen die Studierenden arbeiten, zu unterscheiden und ihnen eine schnelle Antwort zu geben, die das relevante Material berücksichtigt.