OERSync-AI

Sie interessieren sich für einen Kurs, wissen aber nicht, welche Lehr-/Lern­materialien er wirklich enthält?

Durch die Ergebnisse in diesem Projekt will ORCA.nrw diese Suche vereinfachen. Künftig sollen Sie nicht mehr selbst die komplette .mbz-Datei eines Kurses herunterladen, öffnen und durchsuchen müssen, sondern Sie erhalten den thematischen Aufbau und Musterlösungen in einer Vorab-Ansicht. Dafür wird im Projekt OERSync-AI eine plattformunabhängige Open-Source-Middleware entwickelt, die Metadaten aus Moodle-Kurs-Backup-Dateien automatisiert ausliest, semantisch analysiert und didaktisch neu strukturiert.

Mithilfe eines Large Language Models (LLM) werden die extrahierten Inhalte auf inhaltlicher Ebene so aufbereitet, dass daraus lernzielorientierte Materialempfehlungen und adaptive Lernpfade generiert werden können. Die Middleware ermöglicht die Integration der aufbereiteten Inhalte in bestehende OER-Plattformen über modulare Schnittstellen. Die Lösung wird offen lizenziert, auf GitHub veröffentlicht und inklusive technischer Dokumentation sowie erprobter Anwendungsbeispiele gepflegt, um eine hohe Nachnutzbarkeit und Übertragbarkeit auf andere Systeme wie ILIAS oder Stud.IP zu ermöglichen.

Hintergrund

Das Projekt OERSync-AI wird unter dem Förderkennzeichen 01PZ24003 im Rahmen der OER-Strategie vom Bundesministerium für Bildung, Familie, Senioren, Frauen und Jugend gefördert.

Projekt-Zeitraum

Projekt-Partner

Kompetenzzentrum Moodle.nrw (Standort Ruhr-Universität Bochum), ORCA.nrw

Zielgruppe

Hochschullehrende, Plattformbetreibende, Studierende, Bildungseinrichtungen