KI-gestützte Chatbots sind mittlerweile weit verbreitet und werden auf Websites in unterschiedlichsten Kontexten eingesetzt – beispielsweise als First-Level-Support, zur semantisch erweiterten Suche oder als interaktive Beratungssysteme. Im Rahmen von SimLern wurde untersucht, inwiefern sich solche Chatbots nicht nur als Assistenzsysteme, sondern auch als eigenständige Lernmodule nutzen lassen.
Besonderes Augenmerk galt dem Konzept der Retrieval-Augmented Generation (RAG). Dieses Verfahren ermöglicht es einem LLM, im Hintergrund auf externe Inhalte (z. B. Dokumente, PDFs, Datenbanken) zuzugreifen. Dies ermöglicht eine Spezialisierung bzw. Erweiterung des LLMs, ohne dass das Modell selbst neu trainiert werden muss. Dadurch können hoch spezialisierte und kontextuell präzise Antworten generiert werden, was insbesondere für Lern- und Beratungsszenarien mit domänenspezifischen Inhalten von großem Nutzen ist.
Im Zuge der methodischen Evaluation wurden mehrere verfügbare LLM-APIs (u. a. GPT API, GPT Assistant API und LLama) getestet. Die Chatbots wurden prototypisch in verschiedene Anwendungskontexte eingebettet, darunter:
- Unity (C#) – Integration des Chatbots als In-Game- oder XR-basierter Tutor/Assistent
- Web-Applikationen – Anbindung über gängige Webtechnologien wie HTML, JavaScript, PHP und Vue.js
Erste Ergebnisse zeigen, dass sich RAG-basierte Chatbots als lernzielorientierte und adaptiv nutzbare Tools verwenden lassen – sowohl zur Inhaltsvermittlung als auch zur Reflexion und Wissensdiagnostik.
Eine Konkrete Anwendung für einen solchen Chatbot wurde im Zuge des Projekts #Body umgesetzt.
#Body
Mit KI zu einem gesunden Selbstbild: Das Projekt #Body im Rahmen von SimLern
Soziale Netzwerke sind längst fester Bestandteil unseres Alltags geworden. Besonders bei Jugendlichen nimmt die Nutzung digitaler Plattformen wie Instagram, TikTok oder Snapchat einen großen Teil der Freizeit ein – mit teils bedenklichen Folgen. Exzessiver Social-Media-Konsum kann nicht nur unrealistische Schönheitsideale vermitteln, sondern auch zu Neid, Unsicherheiten, Depressionen oder sogar zu Phänomenen wie Cybermobbing und Shitstorms führen.
Genau hier setzt das Projekt #Body an. Ziel von #Body ist es, das Körperselbstbild junger Menschen zu stärken und ihnen gleichzeitig einen bewussten, reflektierten Umgang mit sozialen Medien zu vermitteln. Statt Passivität und Selbstzweifeln sollen Selbstakzeptanz, Medienkompetenz und Resilienz gefördert werden.
Ein zentrales Element des Projekts ist ein KI-gestützter Chatbot, der als interaktive Lern- und Unterstützungsplattform für Jugendliche dient. Der Chatbot wurde im Rahmen von SimLern prototypisch entwickelt. Die Grundidee besteht darin, dass der Bot die Jugendlichen nach einer gewissen Zeit auf Sozialen Netzwerken, unterbricht. Die Jugendlichen erhalten dann vom Chatbot beispielsweise Tipps für mehr Medienbewusstsein, Denkanstöße zum Thema Körperwahrnehmung, Unterstützung beim Umgang mit belastenden Online-Erlebnissen und Vorschläge für alternative Unternehmungen.
Der Chatbot wurde mehrfach mit ausgewählten Gruppen von Jugendlichen auf Akzeptanz und Funktion getestet, z.B. auch im Rahmen des Dornbirner KlassensprecherInnen Treffens. Die Anpassbarkeit des Chatbots, in sowohl Erscheinungsbild, als auch „Charakter“ der KI, wurde dabei sehr positiv wahrgenommen.
Das Projekt #Body zeigt eindrucksvoll, wie praxisnah und wirkungsvoll Künstliche Intelligenz im Bildungsbereich eingesetzt werden kann – nicht als Ersatz, sondern als Begleiter im Lernprozess. Es verbindet technologische Innovation mit gesellschaftlicher Relevanz und leistet damit einen wertvollen Beitrag zur Förderung digitaler und sozialer Kompetenzen junger Menschen.
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