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AVERT begegnet den Projekt­herausforderungen, indem es von einer herkömmlichen, AVERT begegnet den Projekt­herausforderungen, indem es von einer herkömmlichen,
muster­basierten Plagiats­erkennung zu einem <strong class="text-indigo-600">interaktiven, muster­basierten Plagiats­erkennung zu einem
sokratischen Frage­ansatz</strong> übergeht. <strong class="text-indigo-600">interaktiven, sokratischen Frage­ansatz</strong> übergeht.
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<li> <li>
Durch den Einsatz <strong class="text-indigo-600">großer Sprach­modelle (LLMs)</strong> Durch den Einsatz <strong class="text-indigo-600">großer Sprach­modelle (LLMs)</strong>
passt AVERT seine Fragen dynamisch an, um das passt AVERT seine Fragen dynamisch an, um das
<strong class="text-indigo-600">Verständnis der Studierenden</strong> für den eingereichten Code zu evaluieren. <strong class="text-indigo-600">Verständnis der Studierenden</strong> für den eingereichten Code zu evaluieren.
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Dieses Verfahren stärkt die <strong class="text-indigo-600">akademische Integrität</strong> und ermöglicht zugleich Dieses Verfahren stärkt die <strong class="text-indigo-600">akademische Integrität</strong> und ermöglicht zugleich
<strong class="text-indigo-600">personalisierte Rückmeldungen</strong>, wodurch eine skalierbare und <strong class="text-indigo-600">personalisierte Rückmeldungen</strong>, wodurch eine skalierbare und
didaktisch effektive Lösung entsteht. didaktisch effektive Lösung entsteht.
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alt="Denkbild für AVERT" alt="Denkbild für AVERT"
class="img-fluid rounded" class="img-fluid rounded shadow-sm mt-3 mt-md-0"
style="max-height: 30px; width: auto; display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;"> style="max-height: 120px; width: auto;">
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