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  • Projekt 101496
    Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen
    Projekt

    Adaptive Digital Assistance in Virtual Reality

    Virtual Reality (VR) wird in der höheren Lehre allgemein ein enormes Potenzial zugeschrieben und Umfragen verdeutlichen immer wieder, dass VR gegenüber eine positive Grundeinstellung entgegengebracht und ihre Nutzung in der Lehre allgemeinhin als positiv wahrgenommen wird. Dennoch schreitet die Adaption von VR in der Lehre nur zögerlich voran.Grund dafür könnte sein, dass VR immer noch ein neues Medium ist und dessen Nutzung allein viele Nutzer*innen bereits überfordert. Gleichzeitig sind erfahrenere Nutzer*innen von zu ausgedehnten Tutorials schnell unterfordert. Beides kann zu Frustration führen und von der eigentlichen VR-Erfahrung ablenken.Wesentlicher Vorteil virtueller Welten ist, dass sie sich in Echtzeit verändern und an Nutzer*innen anpassen können. Das soll ausgenutzt werden, um gezielt hilfebedürftigeren Nutzer*innen Supportmechanismen wie visuelle/auditive Anweisungen zur Verfügung zu stellen und so ein flüssigeres Erlebnis zu ermöglichen. Da sich Schwierigkeiten in der Nutzung von VR auf sehr heterogene Weise äußern können, sollen diese Supportmechanismen nicht regelbasiert, sondern datengetrieben mit Machine Learning auf Basis von Nutzungsdaten umgesetzt werden, die im Rahmen des Projekts erhoben werden sollen. Die Wirksamkeit der Maßnahmen soll anschließend durch Anwendung in der Lehre geprüft werden. Ziel ist es, eine intelligente Umgebung zu schaffen, die Nutzer*innen kennenlernt und sie nur dort unterstützt, wo Hilfe gebraucht wird.

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Easy Tutor - KI-gestütztes intelligentes Tutorensystem zur einfachen Erstellung und automatischen Korrektur komplexer E-Learning-Aufgaben

Sogenannte intelligente Tutorensystem (ITS) erlauben, komplexere Aufgaben automatisiert zu korrigieren und zu bewerten. Diese vergleichen die Abgaben der Studierenden häufig mit einem Pool an Musterlösungen der Dozierenden oder basieren auf sehr vielen Regeln. Somit ist das Feedback an die Studierenden entweder eingeschränkt oder die Erstellung ist für die Dozierenden zu zeitaufwändig. Ziel des Projektes „Easy Tutor – KI-gestütztes intelligentes Tutorensystem zur einfachen Erstellung und automatischen Korrektur komplexer E-Learning-Aufgaben“ ist es, dass Studierende hilfreiches Feedback erhalten, ohne dass Dozierende einen erhöhten Aufwand haben. Erstellt wird ein selbstlernendes System, das mit der Zeit von allein immer besser darin wird, Studierenden intelligentes Feedback zu deren Lösungen zu geben an-statt lediglich auf vorgefertigtes Feedback zurückzugreifen. Darüber hinaus wird die Aufgabenerstellung für die Dozierenden vereinfacht. Mithilfe von neuen Data-Mining-Methoden und künstlicher Intelligenz werden vorliegende Studierenden-Lösungen analysiert. So soll zukünftig möglich sein, dass das System automatisch Hilfestellungen an Studierende geben kann. Zum Beispiel können richtige Studierendenabgaben, welche nicht der Musterlösung der Dozierenden entsprechen, genutzt werden, um das System selbstständig und ohne Eingriffe der Dozierenden dazulernen zu lassen.

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