@inproceedings{OchoaLunaMeyer2024, author = {Ochoa-Luna, Jose Eduardo and Meyer, Manfred}, title = {Unleashing Personalized Education Using Large Language Models in Online Collaborative Settings}, series = {Education and New Developments Vol. 2}, booktitle = {Education and New Developments Vol. 2}, editor = {Carmo, Mafalda}, publisher = {inScience Press}, address = {Lissabon}, issn = {2184-044X}, doi = {10.36315/2024v2end055}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hbz:1010-opus4-46838}, pages = {259 -- 263}, year = {2024}, abstract = {The Artificial Intelligence community has long pursued personalized education. Over the past decades, efforts have ranged from automated advisors to Intelligent Tutoring Systems, all aimed at tailoring learning experiences to students' individual needs and interests. Unfortunately, many of these endeavors remained largely theoretical or proposed solutions challenging to implement in real-world scenarios. However, we are now in the era of Large Language Models (LLMs) like ChatGPT, Mistral, or Claude, which exhibit promising capabilities with significant potential to impact personalized education. For instance, ChatGPT 4 can assist students in using the Socratic method in their learning process. Despite the immense possibilities these technologies offer, limited significant results are showcasing the impact of LLMs in educational settings. Therefore, this paper aims to present tools and strategies based on LLMs to address personalized education within online collaborative learning settings. To do so, we propose RAGs (Retrieval-Augmented Generation) agents that could be added to online collaborative learning platforms: a) the Oracle agent, capable of answering questions related to topics and materials uploaded to the platform.; b) the Summary agent, which can summarize and present content based on students' profiles.; c) the Socratic agent, guiding students in learning topics through close interaction.; d) the Forum agent, analyzing students' forum posts to identify challenging topics and suggest ways to overcome difficulties or foster peer collaboration.; e) the Assessment agent, presenting personalized challenges based on students' needs. f) the Proactive agent, analyzing student activity and suggesting learning paths as needed. Importantly, each RAG agent can leverage historical student data to personalize the learning experience effectively. To assess the effectiveness of this personalized approach, we plan to evaluate the use of RAGs in online collaborative learning platforms compared to previous online learning courses conducted in previous years.}, language = {en} } @misc{Arping2025, type = {Master Thesis}, author = {Arping, Bastian}, title = {Dark LLMs im Kontext von OSINT: Prototypentwicklung und Analyse der Anwendung f{\"u}r die polizeiliche Gefahrenabwehr und Strafverfolgung in Nordrhein-Westfalen}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hbz:1010-opus4-48354}, school = {Westf{\"a}lische Hochschule Gelsenkirchen Bocholt Recklinghausen}, pages = {215}, year = {2025}, abstract = {In dieser Arbeit wird der Einsatz von Dark LLMs zur Durchf{\"u}hrung von OSINT-Recherchen im Rahmen der polizeilichen Gefahrenabwehr und Strafverfolgung in Nordrhein-Westfalen analysiert. Hierf{\"u}r wird zun{\"a}chst eine erste wissenschaftliche Definition des Begriffs Dark LLM erstellt. Anschließend werden relevante Dark LLMs vorgestellt, auf deren Gefahren aufmerksam gemacht und geeignete Gegenmaßnahmen er{\"o}rtert. Danach erfolgt eine rechtliche Einordnung anhand mehrerer Gesetzestexte. Dann wird eine prototypische Entwicklung eines LLMs durchgef{\"u}hrt, welches f{\"u}r OSINT-Recherchen eingesetzt werden kann. Die rechtliche Analyse und die technische Implementierung ergeben, dass der Einsatz eines Dark LLMs in der polizeilichen Arbeit unzul{\"a}ssig ist. Zudem wird ein polizeiliches LLM nach der KI-Verordnung sowohl als Hochrisiko-KI-System als auch als KI-Modell mit allgemeinem Verwendungszweck eingestuft, wodurch sich etliche Pflichten ergeben, die ein LLM in ihrer Funktion einschr{\"a}nken. Trotz dieser Einschr{\"a}nkungen ist ein Einsatz eines solchen LLMs sinnvoll, denn dieses kann viele OSINT-Informationen sekundenschnell zu einer geb{\"u}ndelten Antwort zusammenfassen, was die polizeiliche Arbeit erheblich erleichtert. Durch allgemeines OSINT-Training und die Anbindung weiterer OSINT-Quellen kann die Qualit{\"a}t der Antwort deutlich verbessert werden.}, subject = {K{\"u}nstliche Intelligenz}, language = {de} }