Master Thesis 2024 an der TH Würzburg-Schweinfurt
Case Study · RAG Educational AI System
Ein RAG-Lernsystem aus Vorlesungsunterlagen.
Masterarbeit mit Note 1.0. Später als ITHET-2024-Paper veröffentlicht und mit dem Hans-Wilhelm Renkhoff Award ausgezeichnet.
Kurz gesagt
Slides rein. Lernfragen, Bewertung und Fortschritt raus.
Der Kern war kein freier Chatbot, sondern ein kleiner Lernflow mit Quellenbezug.
Note 1.0 · ITHET 2024 Paper · Renkhoff Award
Retrieval, Lernfragen, Bewertung, Fortschritt
Forschungsprojekt, kein dauerhaft betriebenes SaaS
Systemfluss
Von Unterlagen zu Lernfragen und Fortschritt.
Eine einfache Kette: Quelle suchen, Frage erzeugen, Antwort bewerten, Fortschritt sichtbar machen.
01Lecture Slides02Retrieval03Question Generation04Assessment05Progress
Beitrag
Was ich gebaut habe.
Vorlesungsunterlagen als prüfbare Quelle für Antworten und Lernfragen nutzbar gemacht.
Chat, generierte Fragen, Bewertung und Fortschritt in einen Lernflow gebracht.
System umgesetzt, evaluiert und als Paper veröffentlicht.
Learnings
Nicht größer machen, als es ist.
Stark als belegtes Forschungs- und Build-Projekt. Kein Ersatz für Produktionszahlen.
Quellen müssen sichtbar sein, sonst wirkt RAG schnell sicherer, als es ist.
Ein Lernprodukt braucht mehr als Chat: Aufgaben, Feedback und Fortschritt.
Evaluation ist wichtiger als eine gute Demo.
Beleg