Schulz, Claudia ; Sailer, Michael ; Kiesewetter, Jan ; Meyer, Christian M. ; Gurevych, Iryna ; Fischer, Frank ; Fischer, Martin R. (2017)
Fallsimulationen und automatisches adaptives Feedback mittels Künstlicher Intelligenz in digitalen Lernumgebungen.
In: e-teaching.org Themenspecial „Was macht Lernen mit digitalen Medien erfolgreich?“
Artikel, Bibliographie
Kurzbeschreibung (Abstract)
Da problemlösendes Denken die Lücke zwischen vermitteltem Wissen und der Anwendung in der Praxis schließen kann, ist der Aufbau von Problemlösekompetenzen eine wichtige Forderung im Curriculum vieler Studiengänge. Zur Förderung von Problemlösekompetenzen bieten sich Fallsimulationen an, in denen ein problemorientiertes Szenario geschildert wird und Studierende eigenständig eine Lösung finden müssen. Dabei stellen sich verschieden Fragen bezüglich des Formates solcher Simulationen. Zum Beispiel können Informationen zum gegebenen Problem sequentiell oder holistisch präsentiert werden und das Problemlösen kann kooperativ oder individuell erfolgen. Des Weiteren stellt sich die Frage, welche Art von Feedback in Fallsimulationen integriert und wie dieses erstellt wird. Neben häufig genutzten statischen Musterlösungen, bieten Methoden aus der Künstlichen Intelligenz neue Möglichkeiten zur automatischen Erstellung von individuellem Feedback. Neben dem derzeitigen Forschungsstand bezüglich dieser Fragestellungen wird auch das Projekt FAMULUS vorgestellt, das versucht, Antworten auf diese Fragen zu geben.
Typ des Eintrags: | Artikel |
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Erschienen: | 2017 |
Autor(en): | Schulz, Claudia ; Sailer, Michael ; Kiesewetter, Jan ; Meyer, Christian M. ; Gurevych, Iryna ; Fischer, Frank ; Fischer, Martin R. |
Art des Eintrags: | Bibliographie |
Titel: | Fallsimulationen und automatisches adaptives Feedback mittels Künstlicher Intelligenz in digitalen Lernumgebungen |
Sprache: | Deutsch |
Publikationsjahr: | Oktober 2017 |
Titel der Zeitschrift, Zeitung oder Schriftenreihe: | e-teaching.org Themenspecial „Was macht Lernen mit digitalen Medien erfolgreich?“ |
URL / URN: | https://www.e-teaching.org/etresources/pdf/erfahrungsbericht... |
Zugehörige Links: | |
Kurzbeschreibung (Abstract): | Da problemlösendes Denken die Lücke zwischen vermitteltem Wissen und der Anwendung in der Praxis schließen kann, ist der Aufbau von Problemlösekompetenzen eine wichtige Forderung im Curriculum vieler Studiengänge. Zur Förderung von Problemlösekompetenzen bieten sich Fallsimulationen an, in denen ein problemorientiertes Szenario geschildert wird und Studierende eigenständig eine Lösung finden müssen. Dabei stellen sich verschieden Fragen bezüglich des Formates solcher Simulationen. Zum Beispiel können Informationen zum gegebenen Problem sequentiell oder holistisch präsentiert werden und das Problemlösen kann kooperativ oder individuell erfolgen. Des Weiteren stellt sich die Frage, welche Art von Feedback in Fallsimulationen integriert und wie dieses erstellt wird. Neben häufig genutzten statischen Musterlösungen, bieten Methoden aus der Künstlichen Intelligenz neue Möglichkeiten zur automatischen Erstellung von individuellem Feedback. Neben dem derzeitigen Forschungsstand bezüglich dieser Fragestellungen wird auch das Projekt FAMULUS vorgestellt, das versucht, Antworten auf diese Fragen zu geben. |
Freie Schlagworte: | UKP_a_ArMin;UKP_a_ENLP;UKP_p_FAMULUS;invited |
ID-Nummer: | TUD-CS-2017-0258 |
Fachbereich(e)/-gebiet(e): | 20 Fachbereich Informatik 20 Fachbereich Informatik > Ubiquitäre Wissensverarbeitung DFG-Graduiertenkollegs DFG-Graduiertenkollegs > Graduiertenkolleg 1994 Adaptive Informationsaufbereitung aus heterogenen Quellen |
Hinterlegungsdatum: | 18 Okt 2017 13:56 |
Letzte Änderung: | 24 Jan 2020 12:03 |
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