Abstract:
Der vorliegende Artikel thematisiert das von den Vereinten Nationen definierte Ziel einer hochwertigen Bildung durch den Einsatz Generativer Künstlicher Intelligenz zur Adaption von Lerntexten. Durch die Anpassung von Lerntexten an individuelle und gruppenbasierte Interessen soll deren Zugänglichkeit und Relevanz erhöht werden. Zur Umsetzung dieser Adaption wird ein Large Language Model mit angepasstem Prompt verwendet. Die Evaluationsergebnisse zeigen, dass individualisierte Texte im Vergleich zu standardisierten Texten besser angenommen werden, wohingegen Anpassungen auf Gruppenebene weniger effektiv sind. Um zukünftig das Potenzial der Technologie voll auszuschöpfen und eine sorgfältige Abstimmung zwischen den Interessen der Lernenden und den Lerninhalten zu gewährleisten, ist eine enge Zusammenarbeit zwischen Technologie und Didaktik unter Einbeziehung der Lehrkräfte erforderlich.
Abstract (Translated):
This article addresses the United Nations’ goal of high-quality education through the use of Generative Artificial Intelligence to adapt learning texts. By tailoring learning materials to individual and group-based interests, their accessibility and relevance are to be enhanced. To implement this adaptation, a Large Language Model with a customized prompt is used. Evaluation results show that personalized texts are more accepted compared to standardized texts, whereas adjustments at the group level are less effective. To fully leverage the potential of this technology in the future and ensure careful alignment between learners’ interests and the learning content, close collaboration between technology and educational methods involving teachers is required.
