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Hintergrund

Im Rahmen von beispielsweise Softwareentwicklung oder der Digitalisierung und Automatisierung von Geschäftsprozessen gewinnen Modellierungswerkzeuge zunehmend an Bedeutung. Im BMBF-geförderten Projekt KEA-Mod wurde ein digitales Modellierungswerkzeug als Webanwendung entwickelt, in welchem sich Bewertungsdienste zur automatisierten Bewertung von studentischen Modellen, z.B. aus Übungen oder Klausuren, einbinden lassen. Derzeit werden Modellierungssprachen aus den Bereichen der Softwareentwicklung und Datenbanken (UML, ER) und aus dem Bereich Geschäftsprozessmanagement (BPMN, Petri-Netze, EPK) unterstützt. Large Language Models (LLMs) bieten ein großes Potenzial, bei der automatisierten Bewertung gewinnbringend zum Einsatz zu kommen, indem Studierende eine durch LLM erzeugte Rückmeldung zu ihren Modellen erhalten.

Aufgabenstellung

Ziel der Arbeit ist es, verschiedene Möglichkeiten für Integration von LLM-Technologien in die Modellierungsplattform KEA-Mod zu untersuchen eine prototypische Implementierung vorzunehmen.

Mögliche Schwerpunkte:

• Wie können studentische Modelle im Hinblick auf die Aufgabenstellung durch ein LLM  analysiert und bewertet werden? Wie können dabei z.B. die syntaktische Korrektheit, die inhaltliche Übereinstimmung (Semantik) und pragmatische Aspekte (Übersichtliche Gestaltung des Layouts) gemäß den Vorgaben der Lehrperson berücksichtigt werden?
• Wie kann ein LLM-basierter Chatbot Studierende direkt während der Erstellung von Modellen unterstützen? Wieviele Informationen darf ein Chatbot Studierenden geben, um den Lernprozess zu unterstützen?

Eigene Ideen zum Thema können in Absprache mit den betreuenden Personen ebenso eingebracht werden.