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.