Übungsaufgaben KI-gestützt individualisiert
Das Projekt;AdapTask;entwickelt eine KI-gestützte Lernumgebung zur Stärkung des Übungsformats im ingenieurwissenschaftlichen Grundlagenstudium am Beispiel des Moduls;Maschinenelemente. Ziel ist es, Studierende durch adaptive, individualisierte Übungsaufgaben gezielt in ihrer fachlichen Kompetenzentwicklung zu fördern. Über einen dialogbasierten Prozess ermittelt ein KI-gestütztes System den individuellen Kompetenzstand eines Studierenden und passt bestehende Aufgaben durch evidenzbasierte Scaffolding-Maßnahmen z.?B. sprachliche Vereinfachung, Segmentierung, metakognitive Hinweise oder Übersetzung so an, dass sie in der Zone der nächsten Entwicklung liegen. Ein tutorielles Feedbacksystem begleitet den Lösungsprozess und reduziert Hilfen schrittweise mit wachsender Kompetenz (Guidance Fading). Die Entwicklung erfolgt partizipativ mit Studierenden und zielt auf flexible Übungsformate, die unterschiedliche Lernbedarfe, Studienrealitäten und Motivationen berücksichtigen. Die Wirksamkeit des Ansatzes wird datenbasiert über Kompetenzzuwachs, Nutzungsverhalten und qualitative Rückmeldungen überprüft.;AdapTask;verbindet aktuelle bildungswissenschaftliche Erkenntnisse mit technologischer Innovation und schafft neue Möglichkeitsräume für aktives, selbstreguliertes Lernen mit dem Ziel, Überforderung zu reduzieren, Motivation zu steigern und vermittelt über die Förderung der fachlichen Kompetenzentwicklung langfristig Studienabbrüche zu senken.
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pioneerING@Home - Freiraum für Visionen
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WI-Story-Durchgängige Firmengeschichte im Bachelor
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