Im Rahmen des IP5 wurde die Implementierung eines fortschrittlichen KI-gestützten Lernsystems untersucht, das auf der Nutzung von Large Language Models (LLMs) und Retrieval-Augmented Generation (RAG) basiert. Ziel war es, die Effektivität dieser Technologien bei der Erstellung von Multiple-Choice-Fragen (MCQs) zu analysieren und deren Anwendung im Bildungsbereich zu optimieren.
Large Language Models, Retrieval-Augmented Generation, Multiple-Choice-Fragen, KI-gestütztes Lernsystem, Bildungstechnologie
Entwicklung eines fortschrittlichen, KI-gestützten Lernsystems zur Unterstützung von Studierenden im Bereich Data Science, mit automatischer Generierung von Multiple-Choice-Fragen (MCQs), die den Lernprozess verbessern.
Die rasante Entwicklung von Large Language Models wie OpenAI GPT-4 bietet vielfältige Einsatzmöglichkeiten in der Bildung, um Lernprozesse durch automatisierte und interaktive Methoden zu unterstützen und zu verbessern.
Die Resultate zeigen eine signifikante Verbesserung der Fragequalität und eine effizientere Gestaltung des Lernprozesses durch die Verwendung des entwickelten KI-gestützten Lernsystems im Vergleich zu herkömmlichen Methoden und Chatbots.
| Projektdauer | 06.02.24 - 16.06.24 |
| Aufwand in Personenstunden | 180h pro Person |
| Teamgrösse | Zwei Personen |
FHNW Brugg-Windisch
Studiengang Data Science
Prof. Dr. Daniel Perruchoud
Daniel Perruchoud, daniel.perruchoud@fhnw.ch
Joseph Weibel, joseph.weibel@fhnw.ch
