
METALADIN
Konzeptuelle Modellierung ist ein wichtiger Bestandteil aller MINT-Curricula. Der Erwerb von Modellierungsfähigkeiten erfordert personalisiertes und iteratives Üben. Aktuell ist es an der FernUniversität (FEU) nicht möglich, jedem Studierenden personalisierte, iterative Übungsmöglichkeiten orts- und zeitunabhängig anzubieten, da das Erstellen solcher Assessments aus Ressourcengründen manuell nicht realisierbar ist. Zur automatischen Erzeugung personalisierter Übungen zur konzeptuellen Modellierung nutzt METALADIN ALADIN (Generator für Aufgaben und Lösungshilfen aus der Informatik und angrenzenden Disziplinen), und erweitert diesen um KI und Metamodelle. Dazu wird eine Lehrveranstaltung in Microlearning-Einheiten (MLE) strukturiert, die jeweils Wissensvermittlung und Assessments (Kompetenzerwerb und Kompetenzprüfung) umfassen. Assessments werden passend zu Kompetenz und beruflichem Hintergrund des Lerners generiert und basierend auf der Kompetenzmessung Empfehlungen gegeben. An der FEU wird die Moodle-Erweiterung Adaptive Personalized Learning Environment (APLE) zur Darbietung von MLE mit nicht personalisierten, vorgegebenen Übungen eingesetzt. METALADIN integriert ALADIN mittels LTI in APLE. Mithilfe der Adaptionsregeln in APLE sollen zu Kompetenz und beruflichem Hintergrund passende Aufgaben vorgeschlagen werden.Dies ermöglicht wiederholtes Üben mit personalisierter Progression des Schwierigkeitsgrads und Passung zum beruflichen Hintergrund, was den Lernerfolg fördert.
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Learn to Challenge Learn by Challenge: Wettbewerbe als Mittel zur Förderung von Kreativität, Kooperation und Teamfähigkeit
Internationale wissenschaftliche Wettbewerbe, sogenannte Challenges oder Competitions, sind in zahlreichen Forschungsgebieten eine wesentliche Triebfeder für die Entwicklung und Verbesserung von Algorithmen geworden. Solche Challenges liefern eine relevante Problemstellung, reale Daten zur Bearbeitung der Problemstellung sowie quantifizierbare Zielvorgaben und haben die faire und reproduzierbare Bewertung der Leistung von Algorithmen zum Ziel. Unser Antrag Learn to Challenge Learn by Challenge will internationale Challenges in der Hochschullehre nutzen und Studierenden somit ermöglichen eigene kreative Lösungen für relevante Problemstellungen auf realen Daten zu erarbeiten und ihre Ergebnisse untereinander und mit dem Stand der wissenschaftlichen Forschung zu vergleichen. Hierfür soll eine geeignete flexible und erweiterbare Lernumgebung geschaffen werden, die den Studierenden eine kooperative, teambasierte Zusammenarbeit und einen niedrigschwelligen Einstieg in die Problembearbeitung erlaubt sowie die Integration in bestehende Lehrkonzepte (z.B. Projektpraktika und vorlesungsbegleitende Übungen) ermöglicht. Ziel dieses Ansatzes ist einerseits die Auseinandersetzung mit realen Problemstellungen und eine anwendungsbezogene Vertiefung der Lehrinhalte sowie ein Verständnis von deren Grenzen und Möglichkeiten. Insbesondere soll aber Motivation, Kreativität, Teamfähigkeit, Arbeits- und Projektorganisation und Kooperationsvermögen bei den Studierenden gefördert werden.
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