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Best Practice Interdisziplinäre Lehre

KISIA - KI-basierte Simulation der Interaktion mit einem Auftaggeber in der Da­ten­bank-Lehre

Projektablauf
Ziel des Projekts ist die Interaktion der Studierenden mit einem simulierten Auftraggeber. Dieser wird durch ein Large Language Modell (LLM) imitiert, das durch einen entsprechenden Meta-Prompt instruiert wird, d.h. einer für die Studierenden unsichtbaren Beschreibung der folgenden Interaktions-Charakteristika:

  • Fehlende Kenntnis von Fachbegriffen
  • Einerseits ausführliche Hinterlegung aller notwendigen Informationen zu technischen Anforderungen
  • Andererseits unvollständige Wiedergabe dieser Informationen, sofern diese nicht explizit durch die Studierenden erfragt werden; es können ggf. auch irrelevante Informationen gegeben werden
  • Je nach Übung unterschiedliche persönliche Charakterzüge, die die Kommunikation erschweren können

Im Rahmen des Projekts soll dazu eine grafische Nutzeroberfläche erstellt werden, passende Meta Prompts erstellt werden und eine Aufgabe für die Modellierung einer Datenbank so adaptiert werden, dass in Form einer Simulation abbildbar sind. Die anonymisierte Aufzeichnung von Interaktions-Verläufen soll die Grundlage für Anschluss Forschung bilden.

Mehrwert durch Interdisziplinarität
Durch eine Kooperation zwischen den Fachbereichen Technik und Wirtschaft werden sowohl technische Aspekte berücksichtigt, als auch betriebswirtschaftliche Abläufe und Dynamiken großer Organisationen. Dadurch soll die Kommunikation zwischen Fachabteilungen und IT möglichst realitätsnah nachgebildet werden.

Ausblick
Das bewussst eng gefasst Projektziel soll die Basis für Anschlussforschung bilden, in der u.a. die Wirksamkeit und die Bewertung der Methodik durch die Studierenden untersucht werden sollen.

KISIA zielt auf die Verbesserung der Passung von vermittelten Kompetenzen zum sich wandelnden Anforderungsprofil von Absolvent:innen. Statt Übungsaufgaben mit starren, vorgegebenen Informationen soll für die Studierenden die Interaktion mit einem Auftraggeber KI-basiert simuliert werden. Dabei kommt ein Large Language Model zum Einsatz, das mit einem entsprechenden Meta-Prompt den technisch nicht-versierten Auftraggeber simuliert. Ziel ist die Schulung der Fähigkeit komplexer Anforderungsanalysen und des einhergehenden Kommunikationsprozesses.

Eckdaten

Projektleitung:

Prof. Dr. Pascal Kordt

Durchführender Studiengang

Angewandte Informatik, Geoinformatik und Vermessung

Kooperation:

Prof. Dr. Martin Huschens

Laufzeit

Dezember 2025 - ca. Dezember 2026