AGA -TargetJura

Würzburger Gemeinschaftsprojekt: TargetJura – Automatische Gliederungsauswertung (AGA) 

In Zusammenarbeit mit dem Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz und Wissenssysteme (Prof. Puppe) und dem Lehrstuhl für Lehrstuhl für Strafrecht, Strafprozessrecht, Rechtstheorie, Informationsrecht und Rechtsinformatik (Prof. Hilgendorf) entwickelt unser Lehrstuhl ein System zur Automatisierten Gliederungskorrektur juristischer Lösungsskizzen. 

Das Würzburger Gemeinschaftsprojekt wird mit Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert, hat im März 2021 begonnen und ist auf drei Jahre angelegt.  

Die Grundidee des Systems zur Semi-Automatischen Gliederungsauswertung ist einfach. Der Computer ordnet eine zu korrigierende Klausur einem stetig wachsenden Pool bereits korrigierter Lösungen zu und sucht nach möglichst ähnlichen Lösungen. Entspricht eine Lösung vollständig einer anderen bereits korrigierten Lösung, kann die Korrektur dieser Arbeit übernommen werden. Abweichungen sind von menschlichen Korrektor/innen gesondert zu bewerten und vergrößern wiederum den Pool für den Vergleich weiterer Lösungen. Jede weitere korrigierte Arbeit ermöglicht damit eine Verbesserung des Korrekturalgorithmus. 

Einen ausführlichen Artikel über einen Vorläufer des aktuellen Projekts, der bereits 2016 in der Zeitschrift für Didaktik der Rechtswissenschaft veröffentlicht wurde, finden Sie hier zum Download. 

Das aktuell in der Entwicklung befindliche System wird bei Github gehostet und ist hier abrufbar. 

Die Fortentwicklung des Korrekturalgorithmus setzt voraus, das System mit möglichst vielen Nutzerdaten zu trainieren. Im Sommersemester 2021 wurden dazu im Rahmen der Fortgeschrittenenübung im Öffentlichen Recht mit Einwilligung der Studierenden entsprechende Nutzerdaten erhoben. Hierzu konnten die Studierenden Lösungsskizzen zu einer zusätzlichen Übungsaufgabe einreichen, die dann zunächst manuell korrigiert wurden. 

Sehr profitieren wird das Projekt ferner von einer Datenspende im Rahmen der Hausarbeit zur Übung, an der sich 52 Studierende beteiligt haben. Nach der Anonymisierung der Daten können diese jetzt ausgewertet werden. Allen Mitwirkenden sei an dieser Stelle ganz herzlich gedankt!