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Traboulsi authored
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<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="utf-8"> <meta content="width=device-width, initial-scale=1.0" name="viewport"> <title>Adaptives Testen - KNIGHT</title> <meta content="" name="description"> <meta content="" name="keywords"> <link href="https://www.hft-stuttgart.de/typo3conf/ext/hft_sitepackage/Resources/Public/img/HFT_logo.svg" rel="icon"> <link href="https://www.hft-stuttgart.de/typo3conf/ext/hft_sitepackage/Resources/Public/img/HFT_logo.svg" rel="apple-touch-icon"> <link href="https://fonts.googleapis.com/css?family=Open+Sans:300,300i,400,400i,600,600i,700,700i|Nunito:300,300i,400,400i,600,600i,700,700i|Poppins:300,300i,400,400i,500,500i,600,600i,700,700i" rel="stylesheet"> <link href="assets/vendor/bootstrap/css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet"> <link href="assets/vendor/bootstrap-icons/bootstrap-icons.css" rel="stylesheet"> <link href="assets/vendor/aos/aos.css" rel="stylesheet"> <link href="assets/vendor/remixicon/remixicon.css" rel="stylesheet"> <link href="assets/vendor/swiper/swiper-bundle.min.css" rel="stylesheet"> <link href="assets/vendor/glightbox/css/glightbox.min.css" rel="stylesheet"> <link href="assets/css/main.css" rel="stylesheet"></head><body> <header id="header" class="header d-flex align-items-center fixed-top"> <div class="container-fluid container-xl position-relative d-flex align-items-center"> <a href="index.html" class="logo d-flex align-items-center me-auto"> <img src="https://www.hft-stuttgart.de/typo3conf/ext/hft_sitepackage/Resources/Public/img/HFT_logo.svg" alt=""> <h1 class="sitename">KNIGHT</h1> </a> <nav id="navmenu" class="navmenu"> <ul> <!--<li><a href="index.html#hero" class="active">Home<br></a></li>--> <li><a href="index.html#services">Projektstruktur</a></li> <li><a href="index.html#portfolio">Erkenntnisse</a></li> <li><a href="index.html#team">Projektteam</a></li> <li><a href="index.html#contact">Kontakt</a></li> </ul> <i class="mobile-nav-toggle d-xl-none bi bi-list"></i> </nav> </div> </header> <main> <section class="container my-5 item-red " > <header class="mb-4"> <h1 class="display-4"> Adaptive Übungsauswahl und KI-gestützte Korrektur </h1> <hr class="mt-2 mb-4" /> </header> <article class="mb-5"> <h2 class="display-4"> Projektziel 1 </h2> <p> Die Arbeitspakete im Bereich „Adaptives Testen“ zielen auf die Entwicklung KI-gestützter Testformate, die sich dynamisch an das individuelle Wissen der Lernenden anpassen. Übungen helfen Studierenden lernbegleitend bei der Lernzielerreichung — aber nicht alle Aufgaben sind für alle Studierenden gleich hilfreich.</p> <p class="doppelpfeil"> Eine gezielte Auswahl von Übungsaufgaben kann dabei helfen, sowohl Langeweile als auch Frustration zu vermeiden. </p> <p> Computergestützte adaptive Tests (CAT), ursprünglich für summative Prüfungen entwickelt, lassen sich sinnvoll auf formative Übungsszenarien in Moodle übertragen. <p class="doppelpfeil"> Ziel ist die Entwicklung einer einfach einsetzbaren Lösung, die Lehrende ohne großen technischen Aufwand in ihren Kursen nutzen können. </p> <div class="image-frame"> <img src="assets/img/adaptives-testen-km.png" alt="Dashboard-Ansicht adaptives Testen" class="img-fluid"> </div> <p class="fst-italic text-center">Interface des adaptiven Testsystems (Pilotphase)</p> </article> <article class="mb-5">
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<h2><strong>MOUSE</strong>: CAT-<strong>M</strong>odule <strong>O</strong>ptimised for <strong>U</strong>sability in <strong>S</strong>tudent <strong>E</strong>xercises</h2>
<h3>Anwendungsprozess: Übersicht der Schritte</h3>
<div class="image-row">
<div class="image-frame">
<img src="assets/img/adaptives-testen-km1.png" alt="Schritt 1" class="img-fluid">
<p class="fst-italic text-center">Schritt 1: Aufgabenanalyse</p>
</div>
<div class="image-frame">
<img src="assets/img/adaptives-testen-km2.png" alt="Schritt 2" class="img-fluid">
<p class="fst-italic text-center">Schritt 2: Adaptive Testgenerierung</p>
</div>
<div class="image-frame">
<img src="assets/img/adaptives-testen-km3.png" alt="Schritt 3" class="img-fluid">
<p class="fst-italic text-center">Schritt 3: Auswertung & Feedback</p>
</div>
</div>
<h3>Ergebnisse</h3>
<ul>
<li><strong>Nutzerleitfaden:</strong> <a href="https://wiki.hft-stuttgart.de/display/ap4" target="_blank">https://wiki.hft-stuttgart.de/display/ap4</a></li>
<li><strong>Publikation Studie:</strong> <a href="https://doi.org/10.1007/978-3-031-71530-3_19" target="_blank">https://doi.org/10.1007/978-3-031-71530-3_19</a></li>
<li><strong>Download Plugin:</strong> <a href="https://transfer.hft-stuttgart.de/gitlab/knight/adaptivetests" target="_blank">
https://transfer.hft-stuttgart.de/gitlab/knight/adaptivetests</a></li>
<li><strong>Implementation auf Moodle-Plattform:</strong> <a href="https://moodle.knight.hft-stuttgart.de" target="_blank">https://moodle.knight.hft-stuttgart.de</a>
</li>
</ul>
</article>
<article class="mb-5">
<h2> AP 4.3 Komplexitätsbewertung mit ML</h2>
<ul>
<li>Vergleich zweier Ansätze: LLM-Fine-Tuning vs. klassische ML-Algorithmen</li>
<li>Ergebnis: keine zuverlässige Bewertung möglich – zu geringe Datenbasis</li>
<li>Stattdessen: theoriegeleitete manuelle Bewertung und Integration in den <a href="https://wiki.hft-stuttgart.de/display/ap4" target="_blank">Nutzerleitfaden</a></li>
</ul>
</article>
<article class="mb-5">
<h2>AP 4.4 System-Demo und Leitfaden</h2>
<ul>
<li>Einsatz des adaptiven Testsystems als formative Übung und PVL im Sommersemester 2024</li>
<li>Datenerhebung durch Umfragen und Interviews in Abstimmung mit dem Datenschutz</li>
<li>Long Paper zur AIED 2025 eingereicht (Track: Architectures and Tools)</li>
</ul>
</article>
<article class="mb-5">
<h2>Dissemination & Vernetzung</h2>
<ul>
<li><strong>Intern:</strong> Präsentation bei <em>NextNormal</em> (20.06.2024), Erweiterungsangebote für andere Studienbereiche</li>
<li><strong>Extern:</strong> Vortrag bei der Uni Ulm (20.01.2025), GHD-Ringvorlesung „LehrImpulse“ (03.02.2025)</li>
<li><strong>Technisch:</strong> Nutzung desselben Moodle-Servers wie bei AP 3.1 für DSGVO-konformen Chatbot „bwGPT_LMS“</li>
<li><strong>Inhaltlich:</strong> Abstimmung mit AP 2 zu Feedbackmechanismen & ethischer KI</li>
</ul>
</article>
<article class="mb-5">
<h2>Meilensteine</h2>
<ul>
<li>M4.1: LMS-Integration eines geeigneten Tools – <strong>erreicht</strong></li>
<li>M4.2: Konsolidierte Tool-Umgebung für Bewertung – <strong>erreicht</strong></li>
<li>M4.3: ML-Ansatz zur Komplexitätsbewertung – <strong>erreicht</strong></li>
<li>M4.4a: Erste Vorlesungseinsätze – <strong>erreicht</strong></li>
<li>M4.4b: System-Demo & Leitfaden – <strong>teilweise erreicht</strong></li>
</ul>
</article>
</section>
</main>
<footer>
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