VM 19
| Vortragende/r: | Lionel Rühlemann |
| Co-Autoren: | Yue Wu |
| Institution: | Rocket Tutor GmbH |
| Datum: | 13. November 2023 |
| Zeit: | 16:00 - 16:45 Uhr |
| Raum: | E2 |
| Plätze: | noch 31 Plätze frei |
Im Zuge der Corona-Pandemie ist eine Vielzahl von interaktiven Übungssystemen entstanden, die versprechen, Lernende individuell zu unterstützen. Die verbreitetsten Ansätze bis zum heutigen Tag versuchen dabei allerdings hauptsächlich analoge, statische Lerninhalte zu digitalisieren und mit interaktiven Komponenten (z.B. Multiple Choice oder Gap-Fill) zu ergänzen.
Mit diesem Lösungsansatz ist es allerdings einzig möglich einzuschätzen, ob eine Aufgabe generell richtig oder falsch gelöst wurde.
Was allerdings für solche Systeme unmöglich ist, ist es exakt herauszufinden, bei welchem Lösungsschritt der oder die Lernende gescheitert ist und welche Kompetenz oder welches Wissen hinter dem jeweiligen Fehlergrund steckt.
Aber genau dieses Detailniveau der Fehlererkennung ist notwendig, um Lernende wahrhaft individuell zu unterstützen.
In Kooperation mit dem Lehrstuhl für Didaktik der Mathematik an der Technischen Universität München versuchen wir genau das. Durch Modularisierung aller abiturrelevanten Kompetenzen und den Einsatz von Lerndatenanalyse werden Wissenslücken auf detailliertestem Niveau identifiziert. Basierend auf den gefundenen Wissenslücken können automatisch adaptive Lernpläne und Erklärungen bereitgestellt werden.
Zeitgleich können Lehrkräfte tiefe Einblicke in die Wissenslücken und das Lernverhalten ihrer SchülerInnen erhalten. Dadurch können Lehrkräfte ihre wertvolle Zeit noch zielführender einsetzen und Ihre Kurse genau da abholen, wo der größte Lernbedarf besteht.