# 1. Einleitung und Kontext

#### 1. Einleitung und Kontext

Im Rahmen des Forschungsprojekts **Eduplex\_API** wurde das übergeordnete Ziel verfolgt, **adaptives Lernen** durch verschiedene technologische Ansätze zu fördern. Insbesondere mit dem Aufkommen leistungsfähiger **Large Language Models (LLMs)** – wie etwa ChatGPT, GPT-3.5 oder GPT-4 von OpenAI – eröffneten sich neue Potenziale, Lernende nicht mehr nur regelbasiert oder über eigens trainierte Machine-Learning-Modelle zu begleiten, sondern **in Echtzeit und hochgradig personalisiert** zu unterstützen.

Vor diesem Hintergrund entstand die Idee eines **KI-gestützten Tutors**, der in Form eines Chatbots lernzielorientierte und inhaltsbezogene Fragen beantworten und Lernende bei Bedarf individuell coachen kann – insbesondere im sogenannten *moment of need*. Da weder das Projektteam noch potenzielle Nutzer:innen oder Stakeholder zu Beginn eine konkrete Vorstellung der Umsetzung hatten, wurde ein **iterativer prototypischer Entwicklungsprozess** angestoßen, um Anforderungen, Nutzungskontexte und technische Machbarkeit systematisch zu erheben und zu evaluieren.

Das Projekt gliederte sich in zwei aufeinanderfolgende Phasen:

* **Phase 1 – Entwicklung eines Prototyps**
* **Phase 2 – Entwicklung eines MVP (Minimum Viable Product)** inklusive Pilotierung mit Fachexpert:innen und Lernenden

Dieser Bericht dokumentiert vorrangig **Phase 1 – die Prototypisierung** – sowie die daraus gewonnenen Erkenntnisse. Die nachfolgende **Phase 2**, in der das MVP entwickelt und in einem realen Anwendungskontext getestet wurde, ist im **„Eduplex – Abschlussbericht KI-Tutor“** ausführlich dargestellt (siehe Anhänge).


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.eduplex.eu/ki-gestutztes-personalisiertes-lernen-ki-tutor/1.-einleitung-und-kontext.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.