Research

Erforschung von KI-Potenzialen in der Bildungslandschaft

ITS – Intelligente Tutorielle Systeme

Erweiterung des menschlichen Lernens durch fortschrittliche Bildungstechnologien

Das Konzept von Intelligenten Tutoriellen Systemen ist bereits mehrere Jahrzehnte alt. Durch moderne KI-Technologien können solche Systeme erstmals auf eine effiziente Art und Weise entwickelt und bereitgestellt werden. Zeitgleich können für den Lernenden zahlreiche Vorteile realisiert werden. 

  • Scaffolding & Formatives Feedback

    Unsere fortschrittlichen KI-Systeme bieten adaptives Echtzeit-Feedback, das präzise auf die individuellen Bedürfnisse der Lernenden abgestimmt ist. Durch eine kontinuierliche und personalisierte Analyse der Lernfortschritte können unsere Produkte gezielte Hinweise und Korrekturen geben, die das Verständnis unmittelbar verbessern und die Wissensvertiefung optimieren. Wir entwickeln dieses Forschungsfeld stetig weiter, um die Effizienz und Genauigkeit unserer Bildungslösungen kontinuierlich zu steigern.

  • Lernstandsmessung &
    Adaptive Lernpfade

    Wir nutzen fortschrittliche Algorithmen, um tiefgreifende Einblicke in den Wissensstand der Lernenden zu gewinnen und ihnen zu helfen, ihr Wissen kontinuierlich zu erweitern. Unsere Forschung zielt darauf ab, auf Basis von Analyse und Verarbeitung großer Datenmengen präzise Lernpfade zu erstellen, die exakt auf die Fähigkeiten und Bedürfnisse jedes Einzelnen abgestimmt sind. Diese Arbeit treiben wir kontinuierlich voran, um die Personalisierung des Lernens weiter zu verbessern.

  • Erfolg durch Selbstreguliertes Lernen

    Unsere KI-Produkte ermutigen Lernende, sich eigene Ziele zu setzen, ihr Lernen zu planen und über ihren Lernfortschritt zu reflektieren. Die Forschung konzentriert sich darauf, Prozesse der Selbstregulation zu fördern und damit Lernende zu befähigen, ihren Lernprozess aktiv in die Hand zu nehmen und zu optimieren. Wir entwickeln diese Technologien stetig weiter, um die metakognitiven Kompetenzen der Lernenden zu stärken.

  • Zuordnungen zu Lernzieltaxonomien
    & Metadaten mit KI

    Unsere Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung fortschrittlicher KI-Methoden zur Zuordnung von Inhalten zu Lernzieltaxonomien und Metadaten. Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz können wir Lerninhalte präzise klassifizieren und mit relevanten Lernzielen verknüpfen. Dies ermöglicht eine gezielte und effiziente Lernpfadgestaltung sowie eine verbesserte Personalisierung der Bildungsinhalte. Unser Ziel ist es, die Lernenden durch eine intelligente Strukturierung und Kategorisierung von Wissen optimal zu unterstützen und ihnen einen maßgeschneiderten Lernprozess zu bieten.

LLM – Large Language Models

Qualitative Inhaltsgenerierung mithilfe von generativer KI

Seit 2019 erforschen wir Anwendungsfälle von generativer KI innerhalb digitaler Lernsoftware. Hierbei kann generative KI sowohl als Tool für die Inhaltserstellung dienen als auch innerhalb eines Produktivsystems mit dem Endanwender interagieren. 

  • Content-Pipelines für Übungsaufgaben

    Wir arbeiten kontinuierlich an der Verbesserung unserer Content-Pipeline zur Erstellung didaktisch wertvoller Aufgaben. Sie nutzt vordefinierte Aufgabentypen und durchläuft mehrere Validations- und Filterschritte, um die Qualität der Inhalte sicherzustellen. Dieser Prozess gewährleistet, dass die generierten Übungsaufgaben sowohl inhaltlich korrekt als auch pädagogisch wertvoll sind. Weitere Details zu diesem System finden Sie in unserem Whitepaper.

  • Finetuning & Custom LLMs

    Durch das Finetuning von LLMs auf die deutsche Sprache sowie spezifische Branchen, können wir maßgeschneiderte Lösungen anbieten. Dieser Prozess ermöglicht es uns, die LLMs an spezifische Anforderungen anzupassen und somit präzise und relevante Inhalte zu generieren. Unsere spezialisierten Modelle bieten Unternehmen die Möglichkeit, effizienter und zielgerichteter mit ihrer Zielgruppe zu kommunizieren.

  • Lernwirksamkeit von KI-Chat-Produkten

    Unsere Forschung zeigt, dass KI-gestützte Chat-Produkte das Lernen durch personalisierte Unterstützung und sofortiges Feedback verbessern können. Diese Technologien entlasten Lehrkräfte und bieten eine höhere Interaktivität im Lernprozess. Die Forschung in diesem jungen Feld noch nicht abgeschlossen, und wir arbeiten stets daran, die Wirksamkeit dieser Produkte weiter zu steigern und ihre Anwendungsmöglichkeiten zu erweitern.

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