Herkömmliche Datenbanken sind relational aufgebaut und speichern Informationen in statischen Tabellenstrukturen. Dies führt dazu, dass Lerninhalte häufig linear organisiert sind und nicht optimal an die individuellen Bedürfnisse von Lernenden angepasst werden können. GraphDB hingegen speichert Daten als Knoten.
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‍Dynamische Verknüpfung von Lerninhalten anhand individueller Fortschritte und Interessen.

‍Automatische Empfehlung von Modulen basierend auf bereits absolvierten Kursen und Kompetenzprofilen.

‍Identifikation von Wissenslücken durch semantische Analyse und KI-gestützte Mustererkennung.

In der Praxis könnte eine GraphDB beispielsweise so organisiert sein:
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📌 Knoten: Mathematikmodul, Schüler A, Lehrer B, Zertifikat C
📌 Kanten: Schüler A → „hat bestanden“ → Modul X, Modul X → „erfordert Vorwissen“ → Modul Y
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Ergebnis: Das System erkennt automatisch, dass Schüler A Modul Y noch nicht absolviert hat und empfiehlt eine gezielte Vertiefung oder alternative Lernpfade.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) kombiniert Large Language Models (LLMs) mit externen Wissensquellen und verbessert so die Genauigkeit generierter Inhalte.

‍Präzisere Empfehlungen durch semantische Verknüpfung von Inhalten.

‍Vermeidung von Halluzinationen, da das Modell auf strukturierten Graph-Daten aufsetzt.

Dynamische Anpassung von Lernmodulen, indem KI auf vorherige Lernerfahrungen zugreift.

Ein Lernender fragt das System nach einem Vertiefungskurs zu linearen Gleichungen.

Die GraphDB analysiert, welche Module der Schüler bereits abgeschlossen hat.

Die KI generiert daraufhin individuelle Übungsaufgaben, basierend auf ähnlichen Lernpfaden anderer Nutzer.

Falls der Schüler Schwierigkeiten mit „Gleichungssystemen“ hatte, schlägt das System adaptive Wiederholungsübungen vor.

Während klassische Zertifikate manipulierbar und schwer überprüfbar sind, bietet Blockchain-Technologie eine dezentrale, fälschungssichere Lösung.

‍Unveränderliche Nachweise von Kursabschlüssen und Weiterbildungen.

‍Sofortige Überprüfung durch Unternehmen oder Bildungseinrichtungen, ohne auf Dritte angewiesen zu sein.

‍Automatische Verknüpfung mit Kompetenzprofilen, sodass zukünftige Lernempfehlungen dynamisch angepasst werden können.

Durch die Kombination mit GraphDB kann ein digitaler Kompetenzpass erstellt werden:

1. Jeder absolvierte Kurs wird als verifizierbares Blockchain-Zertifikat gespeichert.

‍2. Die GraphDB analysiert und aktualisiert das Kompetenzprofil des Lernenden in Echtzeit.

‍3. KI schlägt basierend auf vorhandenen Zertifikaten passende Weiterbildungen vor.

Ein Mitarbeiter absolviert einen Kurs zum Thema Cloud Security.•

Sein digitales Blockchain-Zertifikat wird automatisch in sein Wallet eingetragen.

Basierend auf dieser neuen Qualifikation schlägt das System eine AWS-Spezialisierung vor.

Ein Unternehmen kann über die Blockchain-Validierung sofort erkennen, ob der Mitarbeiter die Zertifizierung tatsächlich abgeschlossen hat.