Adaptive Übungsauswahl und KI-gestützte Korrektur

Projektziel 1

Im Bereich „Adaptives Testen“ zielt das Projekt auf die Entwicklung KI-gestützter Testformate, die sich dynamisch an den individuellen Wissensstand der Lernenden anpassen. Obwohl Übungsaufgaben eine zentrale Rolle bei der Lernzielerreichung spielen, ist nicht jede Aufgabe für alle Studierenden gleichermaßen hilfreich.

Eine gezielte Auswahl von Aufgaben kann sowohl Unterforderung als auch Überforderung vermeiden und somit Motivation und Lernerfolg fördern.

Adaptives Testen, ursprünglich für summative Prüfungsformate konzipiert, soll in diesem Projekt auf formative Anwendungsszenarien im Lernmanagementsystem Moodle übertragen werden.

Ziel ist die Entwicklung einer niederschwelligen Lösung, die Lehrende ohne tiefgehende technische Vorkenntnisse in ihre Kurse integrieren können.

Dashboard-Ansicht adaptives Testen

Interface des adaptiven Testsystems (Pilotphase)

MOUSE: CAT-Module Optimised for Usability in Student Exercises

Anwendungsprozess: Übersicht der Schritte

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Aufgabenanalyse und Adaptive Testgenerierung

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Auswertung & Feedback

Ergebnisse

Projektziel 2

Freitextfragen stellen ein zentrales Instrument zur Erfassung komplexer kognitiver Leistungen in Prüfungen dar. Ihre automatische Auswertung ist bislang jedoch mit erheblichen Unsicherheiten behaftet und methodisch nur eingeschränkt möglich.

Ziel des Projekts ist daher die Entwicklung eines hybriden Bewertungssystems, das klassische Verfahren mit KI-basierten Analysen kombiniert, um eine zuverlässige, nachvollziehbare und faire Unterstützung der Bewertung von Freitextantworten zu ermöglichen.

Dashboard-Ansicht adaptives Testen

Interface des ASYST

Anwendungsprozess: Übersicht der Schritte

Ergebnisse

Verantwortlich für AP 4:

  • Prof. Dr. Ulrike Padó
  • Konstanze K. Mehmedovski