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Fallsimulationen und automatisches adaptives Feedback mittels Künstlicher Intelligenz in digitalen Lernumgebungen

Schulz, Claudia and Sailer, Michael and Kiesewetter, Jan and Meyer, Christian M. and Gurevych, Iryna and Fischer, Frank and 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?“, pp. 1-14, [Online-Edition: https://www.e-teaching.org/etresources/pdf/erfahrungsbericht...],
[Article]

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.

Item Type: Article
Erschienen: 2017
Creators: Schulz, Claudia and Sailer, Michael and Kiesewetter, Jan and Meyer, Christian M. and Gurevych, Iryna and Fischer, Frank and Fischer, Martin R.
Title: Fallsimulationen und automatisches adaptives Feedback mittels Künstlicher Intelligenz in digitalen Lernumgebungen
Language: German
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.

Journal or Publication Title: e-teaching.org Themenspecial „Was macht Lernen mit digitalen Medien erfolgreich?“
Uncontrolled Keywords: UKP_a_ArMin;UKP_a_ENLP;UKP_p_FAMULUS;invited
Divisions: 20 Department of Computer Science
20 Department of Computer Science > Ubiquitous Knowledge Processing
DFG-Graduiertenkollegs
DFG-Graduiertenkollegs > Research Training Group 1994 Adaptive Preparation of Information from Heterogeneous Sources
Date Deposited: 18 Oct 2017 13:56
Official URL: https://www.e-teaching.org/etresources/pdf/erfahrungsbericht...
Identification Number: TUD-CS-2017-0258
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