Autoquiz

Automatische generierte Quizfragen für die Lehre.

Hintergrund und Projektinhalt

Lehrer*innen, Dozent*innen und andere Berufsgruppen, die in der Wissensvermittlung arbeiten, benötigen oft Fragenkataloge oder Quizfragen, um Inhalte spielerisch zu vermitteln oder das Gelernte weiter zu vertiefen. Geeignete Fragen zu finden, die hohen pädagogischen Standards genügen, erfordert jedoch Mühe und Zeit. Um den Lehrkräften diese Aufgabe zu erleichtern, entwickeln wir in dem vorliegenden Projekt eine Anwendung, die es möglich macht Quizze automatisch zu erstellen. Der Hauptfokus unseres Vorhabens richtet sich darauf, qualitativ hochwertige Fragenkataloge und  Aufgabenstellungen zu erzeugen, die sich im Lehralltag bewähren und einen echten Mehrwert bieten. Besonderes Augenmerk schenken wir aber auch der wirtschaftlichen Realisierbarkeit. Dafür gilt es den Markt zu analysieren, ein Alleinstellungsmerkmal zu entwickeln und ein nachhaltiges Geschäftsmodell zu verwirklichen.

Ziel

Übergeordnetes Ziel des Projekts ist es, eine Anwendung zu entwickeln, die aus vorhandenem Lehrmaterial automatisch Quizze erstellt. Diese Quizze sollen hohe pädagogische Ansprüche erfüllen und Lehrkräften aber auch den Lernenden einen möglichst großen Nutzen bringen. Dafür experimentieren wir mit verschiedenen Typen von Quizzen, ermitteln jene Formen, die sich am besten für das Vorhaben eignen und achten zudem darauf, dass eine optimale Einbindung in die Lehrpläne gewährleistet ist. Folgende Fragen sind auf dem Weg zu einer funktionierenden Lösung zu beantworten.

  • Welchen pädagogischen Nutzen haben die verschiedenen Quizformate?
  • Wie kann der Schwierigkeitsgrad von Fragen bestimmt werden?
  • Inwieweit können die Quizze dabei unterstützen,  das Verständnis von Inhalten zu erleichtern?

Methodik

Ausführliche Interviews mit Lehrenden ausgewählter österreichischer Universitäten (TU Wien, WU Wien, JKU, FH Joanneum, IMC FH Krems etc.) werden durchgeführt, um deren Ansprüche an ein Quiz besser kennen zu lernen und eine auf ihre Erfordernisse abgestimmte Lösung entwickeln zu können. Unsere Untersuchungen stützen sich außerdem auf anerkannte Forschungsergebnisse aus der Lernforschung und den Kognitionswissenschaften. Die aus den Untersuchungen gewonnenen Erkenntnisse werden zusammengetragen, an alle teilnehmenden Hochschulen weitergegeben, und  deren Feedback eingeholt. Damit stellen wir sicher, dass bei der Entwicklung der Anwendung die Bedürfnisse künftigen Nutzer*innen ausreichende Berücksichtigung finden.

Das Herzstück unserer Anwendung ist ein generatives KI-Modell, das auf den neuesten NLP-Technologien (Natural Language Processing) beruht. Wir erforschen die grundlegenden Mechanismen der großen Sprachmodelle wie BioGPT, ChatGPT, Bard und open-source Modelle wie LLaMa und lassen die Erkenntnisse daraus in unser KI-Modell einfließen. Für das Designprinzip der Benutzeroberfläche setzen wir auf einfache und intuitiv zu bedienende Oberflächen. Technische Barrieren, welche die Anwendbarkeit einschränken oder Nutzer*innen abschrecken könnten, sollen damit minimiert werden.

Ergebnis

Am Ende des Projektes steht eine voll funktionsfähige Anwendung zur Erzeugung von Quizfragen, die im Bildungssektor eingesetzt und kommerziell vertrieben werden kann. Die Anwendung unterstützt nicht nur Lehrkräfte bei der Formulierung sinnvoller Quizfragen, sondern ist auch für Lernende/Studierende von Nutzen. Sie fördert das Verständnis von Lerninhalten und nimmt eine ergänzende Rolle im gesamten Lernprozess ein. Die Universitäten sollen mithilfe der Anwendung die Möglichkeit erhalten, ihr Lehrangebot auf kosteneffiziente Weise neu auszurichten und zu erweitern.

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Stellvertretender Studiengangsleiter Data Intelligence (MA)
FH-Dozent
Department Informatik und Security
Arbeitsplatz: B - Campus-Platz 1
M: +43/676/847 228 704
Projektleitung
PartnerInnen
  • RADIX Education GmbH
Finanzierung
FFG (Kleinprojekt)
Laufzeit
01.08.2023 – 30.04.2024
Projektstatus
laufend
Beteiligte Institute, Gruppen und Zentren
Forschungsgruppe Data Intelligence
Institut für IT Sicherheitsforschung