Dr. Christian M. Meyer

Fallsimulationen und automatisches adaptives Feedback mittels Künstlicher Intelligenz in digitalen Lernumgebungen

Abstract. Der Artikel von Mitgliedern des FAMULUS-Projekts gibt einen Überblick über den derzeitigen Wissens- und Forschungsstand zum Einsatz von Fallsimulationen sowie zu Methoden der automatischen Generierung von adaptivem Feedback in der Hochschullehre. Des Weiteren werden Fragestellungen diskutiert, die sich durch die Kombination dieser zwei Unterstützungsmöglichkeiten in Lernumgebungen ergeben.

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.

Eingereicht: 15.08.2017