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Bei diesem Open edX-Treffen werden drei Präsentationen vorgestellt, die sich mit Datenanalysen, Plattformerweiterungen und Methoden zur Nutzung von KI zur Vereinfachung des Prozesses der Inhaltserstellung befassen. 

Die erste Präsentation wird vom Indian Institute of Management Bangalore gehalten, das einen aufschlussreichen Überblick über seine Datenanalyseerfahrungen mit Panorama Analytics im Rahmen seiner Berufsprogramme auf der Open edX-Plattform geben wird. Diese Präsentation führt die Teilnehmer durch die Reise der Institution, von der ersten Implementierung von Analysetools bis zur Gewinnung wertvoller, umsetzbarer Erkenntnisse, die ihre datengesteuerten Verbesserungsprozesse erheblich gestärkt haben. Durch die Weitergabe seiner umfassenden Erkenntnisse möchte das Team die Auswirkungen einer detaillierten Datenanalyse auf die Verbesserung der Qualität der Online-Bildung hervorheben und aufzeigen, wie Daten strategische Entscheidungen beeinflussen und ein Umfeld des kontinuierlichen Lernens und der kontinuierlichen Entwicklung fördern können.

Die zweite Präsentation wird von Shahidh K Muhammad, Mitbegründer von Blend-ed und einem der Gründungsingenieure von Hasura, gehalten, der Einblicke in die Integration von Hasuras Open-Source-GraphQL-Engine in die Open edX-Plattform geben und deren Vielseitigkeit hervorheben wird und Vorteile für Micro Frontends (MFEs) und andere Entwicklungsvorhaben. Shahidh wird demonstrieren, wie Hasura APIs und Apps wirklich schnell erstellen und versenden kann. Die Teilnehmer können sich auf einen umfassenden Einblick in die Art und Weise freuen, wie die Funktionen von Hasura genutzt werden können, um den Funktionsumfang der Open edX-Plattform zu erweitern, indem die Datenbank über eine sichere GraphQL- oder REST-API durch Konfiguration verfügbar gemacht wird.

Der dritte Vortrag wird von Amir Tadrisi, Gründer von Cubite Technologies, gehalten. Sie arbeiten an einem KI-Projekt zur Entwicklung einer RAG-Anwendung, um sie zur Inhaltserstellung in die Open edX-Plattform zu integrieren. Der POC basiert auf, Ollama, https://www.gradio.app/ und https://www.trychroma.com/ und langchain. Die Idee hinter dieser Arbeit besteht darin, die Inhaltserstellung für Dozenten, die LLMs verwenden, zu verbessern. Wie funktioniert es? Sie können beliebige Online- oder Offline-Inhalte verwenden, diese an das Modell übergeben und vorgeben, welche Art von Lerninhalten Sie daraus erstellen möchten, und das Modell liefert die Ergebnisse. Der Unterschied zwischen dieser Implementierung und Tools wie ChatGPT besteht darin, dass dieses Modell nur die bereitgestellten Inhalte für die Inhaltserstellung verwendet. Mehrere Modelle können für unterschiedliche Zwecke verwendet werden, beispielsweise Llama zum Codieren von Inhalten und Mistral für andere Inhalte.

Wir hoffen, Sie dort zu sehen!