Auf der Seite „Adaptives Testen“ erfahren Besucher, wie KI-Technologien zur Entwicklung adaptiver Tests eingesetzt werden, die sich an den Kenntnisstand der Studierenden anpassen. Diese Tests bieten personalisierte Herausforderungen und Unterstützung, um den Lernerfolg zu optimieren.
Die Arbeitspakete im Bereich „Adaptives Testen“ zielen auf die Entwicklung KI-gestützter Testformate, die sich dynamisch an das individuelle Wissen der Lernenden anpassen. Die vier Unterpakete umfassen die Integration adaptiver Tools, Bewertungstechnologien, maschinelle Komplexitätsanalyse sowie die begleitende Evaluation und Dokumentation.
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Weitere Details werden hier bald ergänzt.
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<h3>AP 4.1 Auswahl und Moodle-Integration adaptiver Tools</h3>
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<li>Integration eines adaptiven Test-Plugins in Moodle: abgeschlossen (2022)</li>
<li>Neues Feature: Studierende können ihre Antworten nachträglich einsehen</li>
<li>Öffentliche Bereitstellung des Plugins (Moodle 4.1) im <ahref="https://transfer.hft-stuttgart.de/gitlab/knight/adaptivetests"target="_blank">Transfer-GitLab</a></li>
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<h3>AP 4.2 Konsolidierung von Bewertungstools</h3>
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<li>Einbindung des Tools <strong>ASYST</strong> zur Korrektur von Freitextfragen in Moodle</li>
<li>Veröffentlichung des Moodle-Plugins im <ahref="https://transfer.hft-stuttgart.de/gitlab/ulrike.pado/asyst-moodle-plugin"target="_blank">Transfer-GitLab</a></li>
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<h3>AP 4.3 Komplexitätsbewertung mit ML</h3>
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<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 <ahref="https://wiki.hft-stuttgart.de/display/ap4"target="_blank">Nutzerleitfaden</a></li>
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<h3>AP 4.4 System-Demo und Leitfaden</h3>
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<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>
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<h3>Dissemination & Vernetzung</h3>
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<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>
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<h3>Meilensteine</h3>
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<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>
