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DD: Fachverband Didaktik der Physik

DD 16: Postersitzung

DD 16.21: Poster

Mittwoch, 1. April 2020, 16:30–18:00, P-SR 1-4

Baustein für ein Intelligentes Tutorielles System für die Studieneingangsphase: Erprobung von Deep Knowledge Tracing am Beispiel des Konzeptverständnisses in der Elektrizitätslehre — •Eike Manßen, Arne Gerdes und Susanne Schneider — Georg-August-Universität Göttingen

Intelligente Tutorielle Systeme (ITS) sind Computerprogramme, die künstliche Intelligenz einsetzen, um als Tutor zu arbeiten (Nwana, 1990). Eine Komponente von ITS ist das Knowledge Tracing, das u. a. eine dem individuellen Lernprozess folgende Aufgabenwahl ermöglicht. Um die Einsatzmöglichkeiten, speziell des rekurrente neuronale Netze nutzenden Deep Knowledge Tracings (Piech et al., 2015), in der Studieneingangsphase zu erproben, wurde exemplarisch für das Konzeptverständnis in Bezug auf elektrische Stromkreise ein 16 Items umfassender Aufgabenpool aus einer Aufgabenauswahl von Urban-Woldron und Hopf (2012) und von Rhöneck (1986) adaptiert und mit Aufgabenlösungserklärungen versehen. Das Projekt mit ersten Ergebnissen des Deep Knowledge Tracings einer studentischen Stichprobe (N=203) wird vorgestellt.