Name des Teilnehmers: Shuzhou Yuan
Projekttitel: LLM4Edu: Learning Large Language Models für Bildung
Beschreibung des IT-Forschungsprojektes:
Das Projekt Learning Large Language Models für Bildung (LLM4Edu) zielt darauf, die Rolle der LLMs im Bildungssetting durch die Erstellung von spezialisierten Datensets für feinabgestimmte, bildungsorientierte LLMs voranzubringen. LLM4Edu will dabei ein Datenset für eine Gedankenkette (Chain-of-Thought, CoT) anlegen, dass einen Argumentationsprozess schrittweise erfasst, wodurch Schüler*innen zur individuellen Problemlösung geführt werden, anstatt eine direkte Antwort zu erhalten. Die auf diesem Datensatz basierende Feinabstimmung wird sich auf die Verbesserung der Geduld des Modells, die Unterstützung des logischen Denkens der Schüler*innen und die Anpassung an pädagogische Strategien konzentrieren.
Die Industriepartnerschaft mit Macmillan Learning, einer führenden Bildungsplattform, in der Schüler*innen mit KI-Tutor*innen interagieren, stärkt die reale Anwendung des Projekts. Macmillan Learning bietet Interaktionsdaten aus authentischen Schüler*innen-KI-Dialogen, welche wertvolle Einblicke in das Lernverhalten und die Erwartungen der Schüler*innen bieten. Diese Daten sind die Grundlage für die Entwicklung der CoT-Datenbank. Zusätzlich wird LLM4Edu Large Language Models nutzen, um die gewonnen Daten zu erweitern und anzureichern, um Anwendungsbereiche, sowie Diversität und die Qualität von dargestellten Argumentationswegen zu verbessern.
Zusätzlich zur Erstellung und Feinabstimmung von Datensätzen werden im Rahmen des Projekts auch Anpassungen der Modellarchitektur und Bewertungsprotokolle untersucht, die für Bildungsaufgaben besonders geeignet sind. Das höchste Ziel von LLM4Edu ist es, Large Language Models zu entwickeln, die nicht nur technisch gut, sondern auch pädagogisch effektiv sind, die darüber hinaus als geduldige, unterstützende und anpassungsfähige KI-Tutor*innen in verschiedenen Lernumgebungen dienen können.
Software Campus-Partner: TU Dresden und Holtzbrinck Publishing Group
Umsetzungszeitraum: 01.01.2025 – 31.05.2026
