Forschung
Intelligente Tutorsysteme
Unsere Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung und Evaluation intelligenter Tutorsysteme (ITS), die künstliche Intelligenz nutzen, um personalisierte Lernerfahrungen zu ermöglichen.
Forschungsschwerpunkte
Intelligente Tutorsysteme stellen eine Verbindung von Kognitionswissenschaft, pädagogischer Psychologie und künstlicher Intelligenz dar. Unsere Arbeit untersucht, wie diese Systeme:
- Sich an individuelle Lernende anpassen durch dynamische Anpassung von Inhaltsschwierigkeit, Tempo und Lehrstrategien basierend auf Leistung und Verhalten der Lernenden
- Sinnvolles Feedback geben durch zeitnahes, spezifisches und handlungsorientiertes Feedback, das das Lernen unterstützt, anstatt nur Richtigkeit anzuzeigen
- Domänenwissen modellieren durch Darstellung von Expertenwissen auf Weisen, die effektiven Unterricht und die Diagnose von Fehlvorstellungen unterstützen
- Kognitive Prozesse unterstützen durch Gestaltung von Interaktionen, die auf Lerntheorien wie der Cognitive Load Theory und dem Worked-Example-Effekt basieren
Aktuelle Interessen
- Generative KI für personalisierte ausgearbeitete Beispiele
- Adaptives Scaffolding in Problemlösungskontexten
- KI-unterstützte formative Bewertung
- Mensch-KI-Zusammenarbeit in Bildungskontexten
BeLEARN-Netzwerk
Unsere Forschung trägt zu BeLEARN bei, dem Schweizer Forschungsnetzwerk, das sich der Förderung der Lernwissenschaft durch interdisziplinäre Zusammenarbeit widmet.