LLM‑Annotation verbessert Lernanalyse: Selbst‑ und Peer‑Verification steigert Zuverlässigkeit um 58 %
In einer neuen Studie aus dem arXiv‑Repository wird gezeigt, wie große Sprachmodelle (LLMs) die Qualität ihrer eigenen Annotationen von Lerninteraktionen deutlich erhöhen können. Durch gezielte Prüfungen – entweder selbstständig oder untereinander – lassen sich die Zuverlässigkeit und Genauigkeit der Codierung von Tutor‑Dialogen signifikant verbessern.
