Bachelorarbeit in Germanistischer Linguistik (B.A.)
Im Rahmen des Medizinstudiums werden für die schriftlichen, internen (z.B. Semesterabschlussklausuren) und externen Prüfungen häufig Aufgaben in Form von Single-Choice-Fragen verwendet. Der Fragenstamm setzt sich meist aus der eigentlichen Frage und einer sog. „Fallvignette“ zusammen, die der Frage voran steht und eine (mitunter medizinisch kritische) Situation schildert. Diese Vignette kann unterschiedliche inhaltliche Komplexitätsgrade erreichen. Die Aufgaben unterliegen somit einem strengen sprachlichen Evaluierungsverfahren, um die Studierenden bei der Beantwortung der Fragen nicht zu beeinflussen. Eine solche Einflussnahme kann z.B. verursacht werden durch versteckte „Cues“, Mehrdeutigkeit, Vagheit, irrelevanten Informationen, Negation oder undeutliche Abgrenzung mehrerer Fragen.
Die Arbeit soll eine „maschinenlesbare“ bzw. prompting-fähige Anforderungsanalyse Durchführen, z.B.: durch die Sammlung geeigneter Prompting-Beispiele unter Einsatz eines Live-ChatGPT (z.B. GPT@RUB). Mithilfe der Ergebnisse der Anforderungsanalyse kann dann entschieden werden, ob das Trainieren eines eigenes LLMs sinnvoll ist. Das Endmodell soll schließlich gehostet werden und mit einer Eingabemaske versehen werden, der die linguistische Evaluation der Prüfungsfragen quantitativ unterstützt.
Die Arbeit wird gemeinsam mit dem Zentrum für digitales Lehren und Lernen in der Medizin der RUB (Dr. Matthias Joswig) betreut.
Kontakt: Maria Berger (maria.berger-a2l@rub.de)