Nutzung von Peer-Bewertungen unter Ausnutzung großer Sprachmodelle in der Ausbildung der Softwaretechnik

Dieses Papier untersucht die Integration von generativer KI und großen Sprachmodellen in den Bereich der Ausbildung und Schulung in der Softwaretechnik, mit einem spezifischen Fokus auf die Transformation traditioneller Peer-Bewertungsmethoden. Die Motivation ergibt sich aus der wachsenden Nachfrage nach innovativen Lehrtechniken, die Lernende effektiv einbinden und befähigen können, die Prinzipien der Softwaretechnik zu meistern. Der vorgeschlagene Ansatz besteht darin, den Studierenden Modellierungsübungen zu präsentieren, die von ChatGPT gelöst wurden, und sie aufzufordern, die generierten Lösungen kritisch zu bewerten und konstruktives Feedback zu geben. Durch die Einbindung der Studierenden in einen Dialog mit dem KI-Modell zielen wir darauf ab, eine dynamische Lernumgebung zu fördern, in der Lernende ihre Überlegungen und Einsichten artikulieren können, wodurch ihr Verständnis der Prinzipien der Softwaretechnik, das kritische Denken und die Selbstbewertungskompetenzen verbessert werden. Erste Ergebnisse aus Pilottests deuten auf vielversprechende Ergebnisse hin, die darauf hindeuten, dass dieser Ansatz nicht nur die Qualität des Peer-Feedbacks verbessert, sondern auch zu einem interaktiveren und ansprechenderen Bildungserlebnis beiträgt.