Bewertung mithilfe von Large Language Models
1. Key Facts
| Anwendende |
Decisio Projekt- und Prozessmanagement GmbH |
| KI-Dienstleistende | Mittelstand-Digital Zentrum Hannover |
| Prozess | Service: Fehlerkorrektur |
2. Ausgangssituation und Herausforderungen
Im Rahmen der von dem Unternehmen angebotenen Lehrgänge werden von den Teilnehmenden Projektreports angefertigt. Diese Reports werden gegenwärtig mit einem hohen manuellen Aufwand durch qualifiziertes Fachpersonal geprüft und bewertet.
Dieser Prozess erweist sich als zeit- und ressourcenintensiv. Die hierfür erforderlichen personellen Kapazitäten stehen aufgrund des Fachkräftemangels nicht zur Verfügung bzw. die Mitarbeitenden müssen ihre anderen Aufgaben vernachlässigen.
3. Ziel des Projekts
Das Ziel dieses Projekts besteht darin, die mögliche Anwendung von KI-Werkzeugen zur Automatisierung der manuellen Bewertung von Projektreports zu prüfen. Hierdurch soll die zeitaufwendige manuelle Korrektur effizienter gestaltet werden, ohne die Qualität zu beeinträchtigen. Das angestrebte Ergebnis ist eine umfassende Machbarkeitsanalyse, die aufzeigt, wie KI effektiv im Bildungsbereich implementiert werden kann.
4. Projektablauf
Für die Zielerreichung werden große Sprachmodelle, sog. Large Langage Models (LLM), eingesetzt. LLMs verfügen über das Potential, nicht nur Texte zu verstehen, sondern sie auch zu bewerten.
Im ersten Schritt erfolgt eine umfassende Analyse der bestehenden Anforderungen sowie manuellen Prüfprozesse. Auf dieser Grundlage werden spezifische Algorithmen und Modelle entwickelt, die in der Lage sind, die Berichte zielgerichtet zu analysieren und in ein LLM zu übertragen. Parallel dazu werden Bewertungskriterien als vordefinierte Texteingaben, sogenannte Prompts, formuliert. Schrittweise werden einzelne Textabschnitte der Berichte in das LLM integriert.
Die entstehenden Antworten werden gemeinsam mit dem Unternehmen ausgewertet, um die Machbarkeit dieses Ansatzes zu beurteilen. Dieses Projekt repräsentiert eine innovative Anwendung von KI im Bildungsbereich und hat das Potenzial, den gesamten Prozess der Prüfungsbewertung nachhaltig zu beschleunigen.
Quelle: https://digitalzentrum-hannover.de/aktuelles/projektberichte-automatisiert-bewerten/