26dgpp41 10.3205/26dgpp41 urn:nbn:de:0183-26dgpp410 Poster Goes Goes N. N

Friedrich-Alexander-Universität, Department for Artificial Intelligence in Biomedical Engineering, Erlangen, DeutschlandFriedrich-Alexander-Universität, Department for Artificial Intelligence in Biomedical Engineering, Erlangen, Deutschland

nina.goes@fau.de author Siemons-Lühring Siemons-Lühring D. D

Universitätsklinikum Münster, Klinik für Phoniatrie und Pädaudiologie, Münster, Deutschland

author Meyer Meyer L. L

Universitätsklinikum Münster, Klinik für Phoniatrie und Pädaudiologie, Münster, Deutschland Johannes Gutenberg-Universität, Mainz, Deutschland Max-Planck-Institut für Kognitions- und Neurowissenschaften, Leipzig, Deutschland

author Neumann Neumann K. K

Universitätsklinikum Münster, Klinik für Phoniatrie und Pädaudiologie, Münster, Deutschland Universitas Airlangga, Phoniatrics & Audiology Medical Faculty, Surabaya, Indonesien

author Kist Kist A. M. AM

Friedrich-Alexander-Universität, Department for Artificial Intelligence in Biomedical Engineering, Erlangen, Deutschland

author German Medical Science GMS Publishing House

Düsseldorf

610 20260826 germ This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 License. Dieser Artikel ist ein Open-Access-Artikel und steht unter den Lizenzbedingungen der Creative Commons Attribution 4.0 License (Namensnennung). M0654 41 Deutsche Gesellschaft für Phoniatrie und Pädaudiologie 42. Wissenschaftliche Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Phoniatrie und Pädaudiologie (DGPP) Sprechen und Sprache (inkl. Sprachentwicklungsstörungen): Therapie und KI Starnberg 20260916 20260919 P13 Hintergrund: Erzähl- und Bilderbuchmaterialien werden in der sprachtherapeutischen Therapie häufig eingesetzt, etwa zur Förderung narrativer Fähigkeiten, des Sprachverständnisses, des Wortschatzes und phonologischer Bewusstheit. Die manuelle Erstellung thematisch zugeschnittener und sprachlich kontrollierter Geschichten ist jedoch zeitaufwendig und im klinischen Alltag nur begrenzt skalierbar. Die vorliegende Arbeit untersucht, ob ein agentenbasiertes KI-System potenziell therapeutisch nutzbare Kinderbuchgeschichten automatisiert generieren kann, die auf individuelle Zielwörter, Protagonisten und thematische Vorgaben abgestimmt sind.Material und Methode: Es wurde ein mehrstufiges Agentensystem auf Basis großer Sprachmodelle entwickelt. Das System umfasst einen Generierungsagenten, einen Kritikagenten sowie einen Überarbeitungsagenten, die in einer iterativen Rückkopplungsschleife zusammenwirken: Eine Geschichte wird generiert, durch den Kritikagenten anhand vordefinierter Kriterien bewertet und bis zu dreimal überarbeitet; anschließend wird die am höchsten bewertete Version ausgewählt. Ergänzend wurden Mechanismen zur Reduktion repetitiver Formulierungen über mehrere Geschichten hinweg sowie zur Wortzahlkontrolle implementiert. Geschichten können auf spezifische Schlüsselwörter, Protagonistennamen und Genrevorgaben ausgerichtet werden. Ergebnisse: Der technische Systemdurchlauf wurde erfolgreich abgeschlossen. Eine explorative qualitative Sichtung der generierten Geschichten deutet darauf hin, dass das System kohärente, altersangemessene und sprachlich variierte Texte erzeugen kann, die thematisch und lexikalisch an vorgegebene Zielstrukturen angepasst sind. Eine systematische Evaluation durch Sprachtherapeut:innen sowie eine Prüfung der therapeutischen Eignung stehen noch aus und sind als nächster Schritt geplant. Schlussfolgerung: Die vorgestellte Methode bietet einen praxisnahen Ansatz zur effizienten und individualisierten Erstellung sprachtherapeutischer Materialien. Perspektivisch könnte ein solches System Sprachtherapeut:innen bei der Materialerstellung unterstützen und die Verfügbarkeit maßgeschneiderter Geschichten für unterschiedliche Zielgruppen und Störungsbilder erhöhen. Die geplante Expertenevaluation wird zeigen, inwiefern die generierten Texte den qualitativen und klinisch-praktischen Anforderungen der Sprachtherapie entsprechen. TextHintergrundErzähl- und Bilderbuchmaterialien werden in der sprachtherapeutischen Therapie häufig eingesetzt , etwa zur Förderung narrativer Fähigkeiten, des Sprachverständnisses, des Wortschatzes und phonologischer Bewusstheit. Die manuelle Erstellung thematisch zugeschnittener und sprachlich kontrollierter Geschichten ist jedoch zeitaufwendig und im klinischen Alltag nur begrenzt skalierbar. Die vorliegende Arbeit untersucht, ob ein agentenbasiertes KI-System potenziell therapeutisch nutzbare Kinderbuchgeschichten automatisiert generieren kann, die auf individuelle Zielwörter, Protagonisten und thematische Vorgaben abgestimmt sind. Der Fokus liegt dabei nicht auf der automatisierten Therapieentscheidung, sondern auf der Unterstützung von Sprachtherapeut:innen bei der effizienten Erstellung adaptierbarer Übungsmaterialien.MethodeEs wurde ein mehrstufiges Agentensystem auf Basis großer Sprachmodelle der KI-Firma OpenAI entwickelt. Das System umfasst einen Generierungsagenten, einen Kritikagenten sowie einen Überarbeitungsagenten (GPT-4o, GPT-4o, GPT-4o-mini (https://chatgpt.com/)), die in einer iterativen Rückkopplungsschleife zusammenwirken: Eine Geschichte wird generiert, durch den Kritikagenten anhand vordefinierter Kriterien bewertet und bis zu dreimal überarbeitet (siehe Abbildung 1 ); anschließend wird die am höchsten bewertete Version ausgewählt. Der Generierungsagent erstellt zunächst eine Erstfassung auf Basis der vorgegebenen Parameter, zu denen unter anderem Thema, Zielwortzahl, Protagonist:innen, Häufigkeit bestimmter Platzhalter beziehungsweise Zielstrukturen sowie eine zufällig ausgewählte Stil- oder Genreanweisung gehören. Der Kritikagent bewertet die erzeugte Geschichte strukturiert und gibt neben einem Gesamtscore auch qualitative Hinweise zurück. Bewertet werden unter anderem die Wortzahltreue, die altersgerechte Sprache, die Kohärenz, die Originalität, die aktive Einbindung beider Figuren und die Einhaltung formaler Vorgaben. Der Überarbeitungsagent nutzt diese Rückmeldung, um die Geschichte gezielt zu verbessern. Ergänzend wurden Mechanismen zur Reduktion repetitiver Formulierungen über mehrere Geschichten hinweg sowie zur Wortzahlkontrolle implementiert. Geschichten können auf spezifische Schlüsselwörter, Protagonistennamen und Genrevorgaben ausgerichtet werden. Vorläufige ErgebnisseDer technische Systemdurchlauf wurde erfolgreich abgeschlossen. Eine explorative qualitative Sichtung der generierten Geschichten deutet darauf hin, dass das System kohärente, altersangemessene und sprachlich variierte Texte erzeugen kann, die thematisch und lexikalisch an vorgegebene Zielstrukturen angepasst sind. Mithilfe der Agentenschleife konnten unzureichende Erstfassungen automatisiert identifiziert und bei Bedarf überarbeitet werden. Besonders relevant war die Kombination aus KI-basierter qualitativer Bewertung und regelbasierter Prüfung formaler Kriterien wie Wortzahl und Vorkommenshäufigkeit definierter Figuren oder Platzhalter. Dadurch konnten neben der sprachlichen Qualität auch überprüfbare Strukturmerkmale der Texte erfasst werden. Eine systematische Evaluation durch Sprachtherapeut:innen sowie eine Prüfung der therapeutischen Eignung stehen noch aus und sind als nächster Schritt geplant. Schlussfolgerung und AusblickDie vorgestellte Methode bietet einen praxisnahen Ansatz zur effizienten und individualisierten Erstellung sprachtherapeutischer Materialien. Perspektivisch könnte ein solches System Sprachtherapeut:innen bei der Materialerstellung unterstützen und die Verfügbarkeit maßgeschneiderter Geschichten für unterschiedliche Zielgruppen und Störungsbilder erhöhen. Die geplante Expertenevaluation wird zeigen, inwiefern die generierten Texte den qualitativen und klinisch-praktischen Anforderungen der Sprachtherapie entsprechen. KaderavekJ Justice LM Shared storybook reading as an intervention context 2002 Am J Speech Lang Pathol 395-406 KaderavekJ, Justice LM. Shared storybook reading as an intervention context. Am J Speech Lang Pathol. 2002 Nov;11(4):395-406. DOI: 10.1044/1058-0360(2002/043) https://doi.org/10.1044/1058-0360(2002/043) 0

1 1 Abbildung 1: Darstellung des mehrstufigen, agentenbasierten Systems zur Generierung therapeutischer Kinderbuchgeschichten. Ein Generierungsagent erstellt eine Erstfassung, ein Kritikagent bewertet diese anhand vordefinierter sprachlicher und therapeutischer Kriterien und ein Überarbeitungsagent optimiert die Geschichte iterativ (maximal dreimal). Anschließend wird die am höchsten bewertete Version ausgewählt und durch Post-Processing hinsichtlich Wortzahl, Zielstrukturen und Vorkommen der Protagonist:innen kontrolliert.

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