Greifswald 2024 – scientific programme

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DD: Fachverband Didaktik der Physik

DD 20: Lehr-Lernforschung III

DD 20.3: Talk

Tuesday, February 27, 2024, 17:10–17:30, ELP 1: SR 3.21

Lehren über Energie unterstützen mit Dashboards — •Marcus Kubsch¹, Onur Karademir², Adrian Grimm³, Hendrik Drachsler², Nikol Rummel⁴ und Knut Neumann³ — ¹Freie Universität Berlin — ²DIPF — ³Ruhr-Universität Bochum — ⁴IPN

Ein zentrales Wirkpotential von Künstlicher Intelligenz ist die Möglichkeit Individualisierung zu skalieren. Individualisierung, das heißt die Passung von Lehr-Lern-Settings zu den Charakteristiken der Lernenden, gilt als eine wichtige Determinante für Lernerfolg. Hierbei gibt es prinzipiell zwei Wirkwege: Basierend auf einer kontinuierlichen Erfassung der Lernstände kann die Lernumgebung automatisch adaptiert werden (z.B. automatisches Feedback, Anpassung der Aufgabenschwierigkeit). Der andere Weg geht über die Lehrkraft. Hier werden der Lehrkraft Informationen zum Lernstand aufbereitet dargestellt und diese kann basierend hierauf ihr unterrichtliches Handeln an die Lerngruppe anpassen. Die Darstellung der Informationen geschieht dabei in Form von so genannten Dashboards. Wie Dashboards für die effektive Anwendung gestaltet sein müssen, was effektive Anwendungsszenarien sind, und in wie weit sich Dashboards dann tatsächlich auf den Lernerfolg auswirken ist jedoch noch weitgehend unerforscht. Im Vortrag wird eine Studie vorgestellt, in welcher Lehrkräften ein Dashboard für eine Unterrichtseinheit zum Energiekonzept zur Verfügung gestellt wurde. Zentrale Befunde zum Nutzungsverhalten der Lehrkräfte sowie der Lernförderlichkeit werden präsentiert und diskutiert.

Keywords: Energie; Dashboard; KI; Learning Analytics