LLMs treiben Lernpfadplanung voran: Multi-Agenten-Ansatz schafft transparente Wege
Eine neue Studie aus dem arXiv-Repository präsentiert einen innovativen Ansatz zur Planung von Lernpfaden, bei dem große Sprachmodelle (LLMs) in einem Multi-Agenten-Framework zusammenarbeiten. Ziel ist es, personalisierte Lernwege für Studierende zu entwickeln, die gleichzeitig transparent, anpassungsfähig und für Lernende nachvollziehbar sind.
Das Modell, genannt Multi-Agent Learning Path Planning (MALPP), besteht aus drei spezialisierten Agenten: einem Lernanalyseagenten, einem Pfadplanungsagenten und einem Reflexionsagenten. Jeder Agent nutzt ein LLM, um Lernprofile zu analysieren, individuelle Lernpfade zu generieren und diese Pfade anhand von strukturierten Rückmeldungen kontinuierlich zu verfeinern. Durch vordefinierte Regeln und gezielte Prompting-Strategien wird eine klare Rollenverteilung und effiziente Zusammenarbeit sichergestellt.
Die theoretische Basis des Ansatzes liegt in der kognitiven Belastungstheorie und der Zone der nächsten Entwicklung. Dadurch werden Lernpfade nicht nur auf die kognitive Belastung der Lernenden abgestimmt, sondern auch pädagogisch sinnvoll gestaltet. In Experimenten mit dem MOOCCubeX-Datensatz, die sieben verschiedene LLMs einbezogen haben, zeigte MALPP deutlich bessere Ergebnisse als herkömmliche Modelle hinsichtlich Pfadqualität, Konsistenz der Wissenssequenz und Angemessenheit der kognitiven Belastung. Ablationsstudien bestätigten die Wirksamkeit der kollaborativen Mechanismen und der theoretischen Constraints.
Die Ergebnisse unterstreichen das Potenzial von LLMs, vertrauenswürdige und erklärbare KI-Lösungen im Bildungsbereich zu schaffen. Der Multi-Agenten-Ansatz bietet einen skalierbaren Weg, um Lernende individuell zu unterstützen und gleichzeitig die Nachvollziehbarkeit der Lernpfade zu gewährleisten. Diese Forschung legt damit einen wichtigen Grundstein für die Weiterentwicklung adaptiver Lernsysteme, die sowohl technisch als auch pädagogisch überzeugen.