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Commit f02f5848 authored by Traboulsi's avatar Traboulsi
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<title>Adaptives Testen - KNIGHT</title>
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<h1 class="sitename">KNIGHT</h1>
</a>
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<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>
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</header>
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<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">
<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>
<div class="container">
<p>Um zur Startseite zurückzukehren, klicken Sie bitte auf den folgenden Link:</p>
<a href="index.html">Zurück zur Startseite</a>
<p>&copy; 2024 KNIGHT Project. All rights reserved.</p>
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public/adaptives-testen.html
View file @ f02f5848
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<section class="container my-5 item-red " > <section class="container my-5 item-red " >
<header class="mb-4"> <header class="mb-4">
<h1 class="display-4"> Adaptives Testen </h1> <h1 class="display-4"> Adaptive Übungsauswahl und KI-gestützte Korrektur </h1>
<hr class="mt-2 mb-4" /> <hr class="mt-2 mb-4" />
</header> </header>
<article class="mb-5"> <article class="mb-5">
<h2 class="display-4"> Projektziel 1 </h2>
<p> <p>
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. 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>
<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"> <div class="image-frame">
<img src="assets/img/adaptives-testen3.png" alt="Dashboard-Ansicht adaptives Testen" class="img-fluid"> <img src="assets/img/adaptives-testen-km.png" alt="Dashboard-Ansicht adaptives Testen" class="img-fluid">
</div> </div>
<p class="fst-italic text-center">Interface des adaptiven Testsystems (Pilotphase)</p> <p class="fst-italic text-center">Interface des adaptiven Testsystems (Pilotphase)</p>
...@@ -58,70 +67,39 @@ ...@@ -58,70 +67,39 @@
<article class="mb-5"> <article class="mb-5">
<h2>AP 4.1 Auswahl und Moodle-Integration adaptiver Tools</h2> <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>
<ul>
<li>Integration eines adaptiven Test-Plugins in Moodle: abgeschlossen (2022)</li> <h3>Anwendungsprozess: Übersicht der Schritte</h3>
<li>Neues Feature: Studierende können ihre Antworten nachträglich einsehen</li>
<li>Öffentliche Bereitstellung des Plugins (Moodle 4.1) im <a href="https://transfer.hft-stuttgart.de/gitlab/knight/adaptivetests" target="_blank">Transfer-GitLab</a></li> <div class="image-row">
</ul> <div class="image-frame">
</article> <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>
<article class="mb-5"> <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>
<h2> AP 4.2 Konsolidierung von Bewertungstools</h2> <h3>Ergebnisse</h3>
<ul> <ul>
<li>Einbindung des Tools <strong>ASYST</strong> zur Korrektur von Freitextfragen in Moodle</li> <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>Veröffentlichung des Moodle-Plugins im <a href="https://transfer.hft-stuttgart.de/gitlab/ulrike.pado/asyst-moodle-plugin" target="_blank">Transfer-GitLab</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> </ul>
</article> </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>
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......
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<!--<i class="bi bi-chat-square-text icon"></i>--> <!--<i class="bi bi-chat-square-text icon"></i>-->
<h3>Implementierung adaptiver Tests</h3> <h3>Implementierung Adaptiver Tests</h3>
<!-- <p>Leistungsadaptive Tests werden entwickelt, die KI-gestützte Methoden zur automatischen Bewertung von studentischen Antworten und Vorhersage des Schwierigkeitsgrads nutzen. Ziel ist es, diese Tests in verschiedene Studiengänge zu integrieren. (Leitung: Prof. Padó) <!-- <p>Leistungsadaptive Tests werden entwickelt, die KI-gestützte Methoden zur automatischen Bewertung von studentischen Antworten und Vorhersage des Schwierigkeitsgrads nutzen. Ziel ist es, diese Tests in verschiedene Studiengänge zu integrieren. (Leitung: Prof. Padó)
</p>--> </p>-->
<p>Integration von Tests mit adaptiver Logik in Moodle.</p> <p>Integration von Tests mit adaptiver Logik in Moodle.</p>
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