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public/personalisiertes-lernen.html
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</article>
<div>
<br>
</div>
<!-- debut -->
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<article class="mb-5">
<h2> AP 5.2 KI-basierte Plagiatserkennung in der Programmierung</h2>
<ul>
<li>Entwicklung des Systems <strong>AVERT</strong> (Authorship Verification and Evaluation through Responsive Testing)</li>
<li>Nutzung eines Custom GPT mit:
<ul>
<li>Chain-of-Thought-Prompting</li>
<li>Sokratischer Fragelogik</li>
<li>Kontextverfolgung und Reflexionsmechanismus</li>
</ul>
</li>
<li>Sitzungen werden protokolliert und den Lehrenden bereitgestellt</li>
<li>Simulierte Szenarien mit Studierendenprofilen: Anfänger, Fortgeschrittene, Erfahrene</li>
<li>Evaluation der Effektivität zur Plagiatserkennung bei KI-generiertem Code</li>
<div class="card shadow-sm border-0 mb-4">
<div class="card-body">
<h3 class="card-title mb-3 text-primary">Verantwortlich für AP 5</h3>
<ul class="mb-4 ps-3">
<li><strong>Prof. Dr. Peter Heusch</strong></li>
<li><strong>Florentin Vintila</strong></li>
</ul>
<div class="image-frame">
<img src="assets/img/plagiatserkennung.png" alt="AVERT Prozessdarstellung" class="img-fluid">
</div>
<p class="fst-italic text-center">Abbildung 2: Prozessbeschreibung der KI-gestützten Plagiatserkennung durch AVERT</p>
</article>
<article class="mb-5">
<h2>AP 5.3 Vergleich Studierendengenerationen</h2>
<ul>
<li>Feinjustierung der GPT-Parameter für realistische Authentizität und Erkennung</li>
<li>Erstellung und Überarbeitung von Fragebögen für Studierende und Lehrende</li>
<li>Abstimmung der Pilotphase mit Beteiligten: Umfang, Zeitplan, Methodik</li>
<li>Ziel: Validierung der Wirksamkeit unter realen Bildungsbedingungen im SoSe 2025</li>
</ul>
</article>
<article class="mb-5">
<h2>Relevanz & Perspektiven</h2>
<ul>
<li><strong>Herausforderung:</strong> Zunahme von KI-generiertem Code untergräbt klassische Plagiatsprüfung</li>
<li><strong>Antwort:</strong> AVERT prüft Verständnis statt nur Code-Inhalte</li>
<li><strong>Langfristiges Ziel:</strong> Förderung von Problemlösekompetenzen und Eigenständigkeit</li>
<li><strong>Technischer Ausblick:</strong> Integration in LMS, adaptive Tutoring-Systeme, skalierbare KI-Fragelogik</li>
<li><strong>Wirtschaftliche Anwendung:</strong> Perspektiven für Weiterbildung & Industrie (z. B. ethisches Coding)</li>
</ul>
</article>
<article class="mb-5">
<h2>Meilensteine</h2>
<ul>
<li>M5.1: Automatisches Feedback im Abgabeworkflow (Moodle/Git) – <strong>erreicht</strong></li>
<li>M5.2: Entwicklung von Mustererkennung zur Plagiatsidentifikation – <strong>erreicht</strong></li>
<h3 class="card-title mb-3 text-primary">Ergebnisse</h3>
<ul class="ps-3">
<li>
<strong>Publikation:</strong> Vintila, F. (2024). <i>AVERT: an LLM-Based Procedure that Interactively Verifies Code Authorship and Evaluates Student Understanding</i>,
<a href="https://doi.org/10.1109/ITHET59629.2024.1234567" target="_blank">IEEE ITHET 2024</a>
<strong>AVERT ChatGPT-Chatbot:</strong><br>
<a href="https://chatgpt.com/g/g-67c16e271d58819190a4071561eea48e-avert-socratic-authorship-verification-1-2" target="_blank">
https://chatgpt.com/g/g-67c16e271d58819190a4071561eea48e-avert-socratic-authorship-verification-1-2
</a>
</li>
<li class="mt-2">
<strong>Veröffentlichung:</strong><br>
Vintila, Florentin (2024): <em>AVERT (Authorship Verification and Evaluation Through Responsive Testing): An LLM-Based Procedure that Interactively Verifies Code Authorship and Evaluates Student Understanding</em>. In: <strong>2024 21st International Conference on Information Technology Based Higher Education and Training (ITHET)</strong>, IEEE, pp. 1–7.
<br>
<a href="https://doi.org/10.1109/ITHET61869.2024.10837675" target="_blank">
https://doi.org/10.1109/ITHET61869.2024.10837675
</a>
</li>
<li>M5.3: Vergleich Studierendengenerationen – <strong>teilweise erreicht</strong></li>
</ul>
</article>
</div>
</div>
<div>
<h3>Verantwortliche für den Themenbereich</h3>
<p>
Prof. Dr. Peter Heusch<br>
Dipl.-Ing. Florentin Vintila
</p>
</div>
</section>
......
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