A Multidisciplinary Approach to AI-based self-motivated Learning and Teaching with Large Language ModelsThomas Ranzenberger, Carolin Freier, Luca Reinold, Korbinian Riedhammer, Fabian Schneider, Christopher Simic, Claudia Simon, Steffen Freisinger, Munir Georges, Tobias Bocklet
Publikationsdatum:
Zu finden in: DELFI 2024, 2024
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Zusammenfassungen
We present a learning experience platform that uses machine learning methods to support students and lecturers in self-motivated online learning and teaching processes. The platform is being developed as an agile open-source collaborative project supported by multiple universities and partners. The development is guided didactically, reviewed, and scientifically evaluated in several cycles. Transparency, data protection and the copyright compliant use of the system is a central part of the project. The system further employs large language models (LLMs). Due to privacy concerns, we utilize locally hosted LLM instances and explicitly do not rely on available cloud products. Students and lecturers can interact with an LLM-based chatbot in the current prototype. The AI-generated outputs contain cross-references to the current educational video’s context, indicating if sections are based on the lectures context or world knowledge. We present the prototype and results of our qualitative evaluation from the perspective of lecturers and students.
Von Thomas Ranzenberger, Carolin Freier, Luca Reinold, Korbinian Riedhammer, Fabian Schneider, Christopher Simic, Claudia Simon, Steffen Freisinger, Munir Georges, Tobias Bocklet im Konferenz-Band DELFI 2024 im Text A Multidisciplinary Approach to AI-based self-motivated Learning and Teaching with Large Language Models (2024) Dieses Konferenz-Paper erwähnt ...
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A Multidisciplinary Approach to AI-based self-motivated Learning and Teaching with Large Language Models: Volltext als PDF in der digitalen Bibliothek der GI (: , 5670 kByte; : ) |
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Beat und dieses Konferenz-Paper
Beat hat Dieses Konferenz-Paper erst in den letzten 6 Monaten in Biblionetz aufgenommen. Beat besitzt kein physisches, aber ein digitales Exemplar. Eine digitale Version ist auf dem Internet verfügbar (s.o.). Aufgrund der wenigen Einträge im Biblionetz scheint er es nicht wirklich gelesen zu haben. Es gibt bisher auch nur wenige Objekte im Biblionetz, die dieses Werk zitieren.