AIducator
AIducator ist ein auf künstlicher Intelligenz basierendes Tutorensystem für kompetenzorientierte Assessments in der konzeptuellen Modellierung. AIducator generiert personalisiertes Feedback in Echtzeit und stimmt es auf individuelle Bedürfnisse der Lernenden ab, wie z. B. Medienpräferenz, Sprache, Lernniveau und Personalität. AIducator erstellt Lernpfade für die Aufgabenbearbeitung unter Berücksichtigung vorgegebener Lernziele und gemessenen Lernfortschritts und ermöglicht skalierbare und effiziente Unterstützung der Lernenden.AIducator adressiert Lernende aller Bildungsschichten, Altersgruppen und Geschlechter, indem er den Lernenden personalisiertes, fachbezogenes und korrektes Feedback in Echtzeit bereitstellt. Das fördert die Motivation, vorgegebene Lernziele zu erreichen, und ein höheres Problemlösungsverständnis.AIducator erlaubt es Lehrkräften erstmalig, alle KursteilnehmerInnen optimal auf ihre individuellen Bedürfnisse abgestimmt zu betreuen, indem der Aufwand für Einzelbetreuungen reduziert und nachhaltig an AIducator übertragen werden. AIducator steigert die Qualität der Betreuung der Lernenden und ermöglicht effektives selbsttätiges orts- und zeitunabhängiges Lernen.Bildungsstätten profitieren langfristig von AIducator durch gesteigerte Abschlussquoten und institutionelle Reputation und können datengetriebene Analysen von Kompetenzdefiziten und Anpassungen der Lernmaterialien und Betreuung vornehmen.
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Hybridlehre Computational Social Science
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Entwicklung des Stud.IP-Plugins „getFeedback!“
Insbesondere in Großveranstaltungen ist es häufig schwierig, allen Studierenden prozessbezogenes Feedback auf ihre Lernprodukte (z.B. Aufgabenblätter) zu geben. Eine potenzielle Lösung liegt darin, tutorielles und/oder peer-basiertes Feedback umzusetzen. Wie die empirische Lehr-Lernforschung zeigt, muss dieser Feedbackprozess jedoch gut angeleitet werden, um erfolgreich zu sein. Wir haben daher das Stud.IP-Plugin „getFeedback!“ entwickelt, das es Lehrenden erlaubt, strukturierte tutorielle und/oder peer-basierte Lehr-Lernszenarien für ihre Lehrveranstaltungen zu entwickeln und diese entweder synchron oder asynchron (in jedem Fall aber anonymisiert) umzusetzen.
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