XLM

XLM
Explaining Learner Models via Language Models

Lernende technisch darin zu unterstützen, ihren Lernfortschritt zu diagnostizieren und darauf aufbauend Empfehlungen für den weiteren individuellen Lernpfad zu geben – das können Lernendenmodelle, so genannte Learning Analytics. Ergebnisse werden häufig in Dashboards aufbereitet, die Statistiken, Diagramme und Graphen anzeigen und diese wiederum müssen von den Lernenden interpretiert und verstanden werden. Dabei können generative Sprachmodelle unterstützen.

In diesem Praxisprojekt sollen Sprachmodelle dazu eingesetzt werden, ein bereits bestehendes und validiertes Lernendenmodell zu erklären und Hinweise für das weitere Lernen zu geben, um so die Reflexion und Metakognition der Lernenden anzuregen. Die Erklärungen und Hinweise sollen durch Expert*innen evaluiert werden, bevor der Ansatz für die praktische Lehre eingesetzt wird. Als Basis für das Projekt dient ein an der Uni Bielefeld bereits bestehendes Intelligentes Tutoring-System für die Programmierlehre, das nach dem Projekt weiter genutzt werden soll.

Mehr zum Projekt

Im Rahmen der Praxisprojekte KI:edu.nrw adressiert dieses Projekt den Bereich technische Innovationen, insbesondere Projekte, die Learning Analytics und generative KI miteinander verbinden und didaktisch begründet in der Lehre einsetzen sowie Projekte, die den Einsatz von selbstgehosteten Open-Source-Sprachmodellen in Lehrveranstaltungen (insbesondere im Kontext von AI Literacy) erproben.

Konkret hat das Projekt die folgenden Projektziele:

  1. (Open Source-)Sprachmodelle Erklärungen für Lernendenmodelle generieren zu lassen.
  2. (Open Soruce-)Sprachmodelle Interventionsempfehlungen generieren zu lassen, insbesondere
    konkrete Empfehlungen für Lehr-/Lernmaterial.
  3. Die Erklärungen und Interventionen vergleichend in einer Expert*innenstudie zu evaluieren.
Logo KI:edu.nrw Praxisprojekt
Logo Universität Bielefeld

Laufzeit:

  • 01.04.2025 – 30.09.2025

Beteiligte:

Fokus:

  • Learning Analytics
  • (Open Source) Sprachmodelle

Sie haben Fragen?

Sprechen Sie uns gerne an!
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Alina Deriyeva

Foto Benjamin Paaßen

Prof. Dr. Benjamin Paaßen

XLM ist ein Praxisprojekt von KI:edu.nrw.
Hier finden Sie Informationen zu unseren Praxisprojekten:

3D
PIENSA
PrepAIre
Prompt.Think.Check
SRL-Agent
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Spannende Projekt-Infos, Interviews und (Praxis-)Einblicke in die Welt von Learning Analytics und KI in der Hochschulbildung – das und vieles mehr erwartet Sie im KI:edu.nrw-Blog!

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02
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KIMu_lab, ki.StadtLabor, Sokratest, TermRAG 4 SafeAI und XLM – das sind die fünf Praxisprojekt der ersten Förderphase von KI:edu.nrw. Doch was genau passiert eigentlich in den Projekten? In unserer Serie berichten wir in regelmäßigen Abständen über die Arbeit der Projekte. In der neuen Ausgabe geht...
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Beitragsbild Learning Analytics
01
Dez.

Launch von POLARIS: Erstes Dashboard für Studierende an der RWTH

Die Learning Analytics-Software POLARIS, die im Rahmen des KI:edu.nrw-Teilprojekts Learning Analytics für Hochschulen in NRW entwickelt wird, ist an der RWTH Aachen erfolgreich in eine erste Anwendung gestartet: Im ePrüfungssystem Dynexite erhalten Studierende ab sofort ein erstes Dashboard zu ihrem Übungs- und Prüfungsfortschritt.
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KI:edu.nrw on Tour: Drei Impulse – ein gemeinsames Projekt

Das Projekt KI:edu.nrw stellt sich u. a. der Frage, wie (generative) Künstliche Intelligenz (KI) in der Hochschullehre sinnvoll, reflektiert und nachhaltig eingesetzt werden können. Drei aktuelle Vorträge – von Dr. Peter Salden (Gesamtprojektleitung KI:edu.nrw), Robert Queckenberg (Projektkoordination KI:edu.nrw) und Prof. Dr. Sebastian Weydner-Volkmann (Teilprojektleitung Ethik)...
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