In diesem Webinar wird der Prototyp eines webbasierten Systems vorgestellt, das es erlaubt, nicht nur das Endergebnis, sondern auch die Lösungswege auf Korrektheit bzw. Vollständigkeit zu analysieren. Durch den Einsatz von KI-Methoden (ein Boolesches Netz (BN) sowie ein selbstorganisiert lernendes neuronales Netzwerk) wird ermöglicht, dass Lernende im eigenen Lerntempo die Aufgaben lösen und anschließend eine individuelle Rückmeldung erhalten. Die Zielsetzung besteht darin, durch die Möglichkeit von individuellen Überprüfungen und Visualisierungen der Lösungen das entdeckende Lernen zu fördern.
Zunächst werden von Lehrenden die Aufgaben sowie der jeweilige Lösungsalgorithmus in ein BN eingegeben. Das BN transformiert diese in die sog. semantische Matrix eines Self-Enforcing Networks (SEN); das selbstorganisiert lernende Netzwerk lernt somit die Aufgaben sowie die zugehörigen Lösungswege. Die Eingabe der Lernenden wird anschließend von SEN überprüft und festgehalten, ob alle Lösungswege sowie die Ergebnisse korrekt sind. Die Lösungen der Lernenden werden dem BN übergeben, wodurch eine dynamische Visualisierung der Ergebnisse angeboten wird: Lernende sehen die korrekten Lösungswege und im Falle eines Fehlers auch an welchem Punkt in den Lösungen der Lernenden ein Fehler produziert wurde. Sollte ein Lernender zum Beispiel Lösungsschritte übersprungen haben, wird dies ebenfalls angezeigt.
Langfristig sollen durch das System zusätzliche Wissenslücken oder Flüchtigkeitsfehler aufgedeckt und entsprechend weitere individuelle Aufgaben und Wissensbausteine zur Verfügung gestellt werden.
Sie können dem Webinar am 12.02.2019 ab 13:45 Uhr unter https://webconf.vc.dfn.de/mathemintecultplus anonym oder unter Angabe Ihres Namens beitreten.
Kontakt:
Dr. Jana Panke: 0511-762 17429; panke@zqs.uni-hannover.de
Doris Meißner: 0511-762 17442; meissner@elsa.uni-hannover.de