Publication
Bildung nach Maß: Ein Ansatz zur Adaption von Lerntexten durch generative Künstliche Intelligenz
Daniel Stattkus; Laura Hein; Oliver Thomas
In: HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik (HMD), Vol. 0, Pages 1-18, Springer, 2/2025.
Abstract
Zusammenfassung Der vorliegende Artikel thematisiert das von den Vereinten Nationen definierte Ziel einer hochwertigen Bildung durch den Einsatz Generativer Künstlicher Intelligenz zur Adaption von Lerntexten. Durch die Anpassung von Lerntexten an individuelle und gruppenbasierte Interessen soll deren Zugänglichkeit und Relevanz erhöht werden. Zur Umsetzung dieser Adaption wird ein Large Language Model mit angepasstem Prompt verwendet. Die Evaluationsergebnisse zeigen, dass individualisierte Texte im Vergleich zu standardisierten Texten besser angenommen werden, wohingegen Anpassungen auf Gruppenebene weniger effektiv sind. Um zukünftig das Potenzial der Technologie voll auszuschöpfen und eine sorgfältige Abstimmung zwischen den Interessen der Lernenden und den Lerninhalten zu gewährleisten, ist eine enge Zusammenarbeit zwischen Technologie und Didaktik unter Einbeziehung der Lehrkräfte erforderlich.