November 3, 2021, 12:10 pm – 12:40 pm
Individualisiertes, studienbegleitendes KI-ePortfolio für die Eingangsphase in MINT-Studiengängen
In den Studienanfangssemestern bereiten insbesondere mathematische Inhalte MINT-Studierenden Schwierigkeiten. Durch eine Kombination von innovativen Methoden des Educational Data Minings, datenbasierter Modellierung und KI sowie theoriegeleiteter fachdidaktischer Methoden werden individuelle, studienbegleitende ePortfolios erstellt, um MINT-Studierende gezielt in vier studienerfolgsrelevanten Kompetenzkategorien (mathematische Kompetenzen, Repräsentationskompetenz, statistical und data literacy) zu unterstützen. Diese Kategorien informieren individuell über Stärken und Schwächen und zeigen gezielt die Bereiche auf, in denen vertieft und wiederholt werden muss.
Technisch wird KI4TUK in zwei Phasen umgesetzt: In der ersten Phase werden fortlaufend Daten zu individuellen Kompetenzen von Studierenden auf einer webbasierten Plattform erhoben. Diese Daten setzen sich u.a. aus Placement und Rapid Assessment Tests als auch aus weiteren relevanten Faktoren zusammen. Im Anschluss an jede Datenerhebung werden den Studierenden Lernempfehlungen gegeben. In der zweiten Phase werden in Laborpraktika Blickdaten erhoben, um daraufhin den Studierenden während des Experimentierens in Echtzeit zusätzliche visuelle Lernunterstützungen mittels AR Smartglasses individualisiert und in Echtzeit einzublenden. Sowohl bei der technischen Entwicklung als auch bei der Anwendung von KI4TUK werden Datenschutz, Persönlichkeitsrechte und allgemeine Grundsätze der Ethik beachtet.
Neben der Darstellung des Projekts KI4TUK werden verschiedene erste Studien präsentiert, in denen die Ergebnisse auf einen erheblichen Mehrwert von prozessbasierten Maßen, wie beispielsweise Eye Tracking, in der KI-basierten Prädiktion des Lernerfolgs hinweisen.
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