Verbesserung kontextbasierter KI-Tutoren im Hochschulbereich : Einsatz von Large Language Models zur Erkennung von Benutzerintentionen und Wissenslücken

Abstract

Diese Bachelorarbeit beschreibt die Entwicklung eines Prototyps für einen KI-basierten Tutor, der auf einem lokal betriebenen Large Language Model (LLM) aufsetzt und um eine automatische Skill-Erkennung sowie Bayesian Knowledge Tracing (BKT) erweitert wurde. Ziel war es, den Wissensstand von Studierenden während der Interaktion abzuschätzen und adaptiv darauf zu reagieren.

This bachelor thesis presents the development of a prototype for an AI-based tutoring system built on a locally hosted Large Language Model (LLM) and extended with automatic skill detection and Bayesian Knowledge Tracing (BKT). The aim was to estimate students’ knowledge states during interaction and adaptively respond to them.