1. Adaptives Informationssystem für Mathematische Lernanwendungen
Adaptives Informationssystem
für
Mathematische Lernanwendungen
Institut für Informationssysteme und Computer Medien
Michael Steyrer Graz, 11.10.2012
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2. Adaptives Informationssystem für Mathematische Lernanwendungen
Ziel der Arbeit
• Welche Prozesse machen erfolgreichen Unterricht aus?
– Bereich E-Learning
– Aktueller Stand
– Lern- und Lehrbereich
• Sinnvolle computerbasierte Lernsoftware?
– Schwerpunkt auf mathematischen Lernprogrammen
• Entwicklung einer mathematischen Lernapplikation
– Mehrstellige Multiplikation
– Adaptivität
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3. Adaptives Informationssystem für Mathematische Lernanwendungen
Lern- und Lehrmethoden
• Wissenserwerb = lebenslanges Lernen
• Forderung nach stetiger Verbesserung
• Anforderungen steigen
• Learning Analytics
• Auffindung von Lernvorhersagen
• Richtiger Eingriff bei Lernschwierigkeiten
• Verkürzung der Reaktionszeit für Lehrende
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4. Adaptives Informationssystem für Mathematische Lernanwendungen
Learning Management Systems
• Für Lerner und Lehrende hilfreich
• Lehrmaterialien für Ausbildner
• Lernbehelfe für Schüler/Studenten
• Verwaltung + Speicherung aller Lernaktivitäten
• Überprüfung des Lernfortschritts
Personal Learning Environments
– Individuell an Anwender angepasst
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5. Adaptives Informationssystem für Mathematische Lernanwendungen
Soziale Netzwerkanalyse
• Vernetzung macht Lernen ungezwungen
• Wissensaustausch und -aneignung in Echtzeit
• Erfassung aller Lernaktivitäten
• Auswertungen in Echtzeit
• Umwandlung von Lerndaten in Visualisierungen
Für Lehrende relevant
Schnellere Reaktionszeit
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6. Adaptives Informationssystem für Mathematische Lernanwendungen
Weitere Analysemodelle
• Recommender Systems
– Abgriff von Lernaktivitäten
• Vorhersage- und Ursachenmodelle
– Filterung von wesentlichen Lernmerkmalen
• Data-Mining
– Educational Data Mining
• Diskursanalyse, Logging
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7. Adaptives Informationssystem für Mathematische Lernanwendungen
Mathematische Lernsoftware
- Gegenwärtige Anwendungen großteils zu vielschichtig
- Voraussetzungen für zukünftige Entwicklungen:
Intuitivität
Automatisierung
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8. Adaptives Informationssystem für Mathematische Lernanwendungen
Mathematische Lernsoftware
- Gegenwärtige Anwendungen großteils zu vielschichtig
- Voraussetzungen für zukünftige Entwicklungen:
Intuitivität
Automatisierung
• Lehrende lösen gewisse Aufgaben kompetenter
• Soziale Kompetenz kann nicht ersetzt werden
• Beidseitige Akzeptanz ausschlaggebend
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9. Adaptives Informationssystem für Mathematische Lernanwendungen
TutorIT
• Joseph Scandura, University of Pennsylvania, 2011
• Ziel: besser als menschliche Lehre
• Automatisierung von aufwendigen Arbeitsprozessen
– Schneller
– Fehlerfreier
• Tutoren- bzw. Unterrichtssystem
• Liefert eindeutiges Wissen über mathematische
Problemstellungen (Tutorials)
Autor betont Synergien von Programm + Lehrenden
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10. Adaptives Informationssystem für Mathematische Lernanwendungen
Mathe-Multi-Trainer
• Lernprogramm für mehrstellige Multiplikationen
• Zielgruppe: Volks- und Mittelschule
• Schülergerechter Name und Design
• Einfache Benutzerführung
• Permanente Verfügbarkeit
• Leistungsadaptive Ausführung
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11. Adaptives Informationssystem für Mathematische Lernanwendungen
Technischer Hintergrund
• PHP 5
– Dynamische Eigenschaften
– Einbettung in HTML-Seiten
• Zend Framework
– Spezialisiert auf Web-Anwendungen
– Stabiler Code
– Komponentenorientiert
– Model-View-Controller
• MySQL
– Stabilität durch einwandfreie Interaktion mit PHP
• CSS, jQuery, ...
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12. Adaptives Informationssystem für Mathematische Lernanwendungen
Technischer Hintergrund
• PHP 5
– Dynamische Eigenschaften
– Einbettung in HTML-Seiten
• Zend Framework
– Spezialisiert auf Web-Anwendungen
– Stabiler Code Open Source
– Komponentenorientiert
– Model-View-Controller
• MySQL
– Stabilität durch einwandfreie Interaktion mit PHP
• CSS, jQuery, ...
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13. Adaptives Informationssystem für Mathematische Lernanwendungen
Konzept des Lerntrainers
• 3 Kompetenzstufen
• 8 Problemgruppen
• jeweils für Multiplikationen
- OHNE Übertrag
- MIT Übertrag
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14. Adaptives Informationssystem für Mathematische Lernanwendungen
Konzept des Lerntrainers
• 3 Kompetenzstufen
• 8 Problemgruppen
• jeweils für Multiplikationen
- OHNE Übertrag
- MIT Übertrag
16 verschiedene Erzeugungsmodi für Aufgaben
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15. Adaptives Informationssystem für Mathematische Lernanwendungen
Generierung der Multiplikationen
Universelle Beispielgebung - Schritte:
• Ermittlung der Kompetenzstufe
• Zufällige Ermittlung des Multiplikators
- Definierte Ziffern-Auftrittswahrscheinlichkeit*
- Mehrstellige Werte aus Datenbank
• Wert des Multiplikanden baut auf Multiplikator auf
- Definierter Bereich aus Zufallszahlen*
- Keine doppelten Werte
* Abhängig von Problemgruppe und Übertrag
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16. Adaptives Informationssystem für Mathematische Lernanwendungen
Evaluierungsprozess
• Startet unmittelbar nach Beantwortung einer Aufgabe
• Steuert wiederholte Ausgabe der Multiplikation mit
Angabe der falsch befüllten Zellen und Lösung
Wichtigstes Ziel: Einwandfreie Auffindung von Fehlern!
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17. Adaptives Informationssystem für Mathematische Lernanwendungen
Fehleranalyse im Hintergrund
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18. Adaptives Informationssystem für Mathematische Lernanwendungen
Statistikauswertung
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19. Adaptives Informationssystem für Mathematische Lernanwendungen
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20. Adaptives Informationssystem für Mathematische Lernanwendungen
Statistikauswertung
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21. Adaptives Informationssystem für Mathematische Lernanwendungen
Trainingsmodus
• Automatischer Start nach Anmeldevorgang
• Benutzt Algorithmen zur Generierung und Evaluierung
• Speicherung aller Werte in Datenbank
• Adaptive Beispielgebung:
– 3 unterschiedliche Kompetenzstufen pro Schüler + je nach Übertrag
– Richtige Beantwortung: +1
– Falsche Beantwortung: -1
– Wert = 3: Beispiele aus nächsthöherer Kompetenzstufe
– Zu 10%: Übungsbeispiel
Übungsbeispiel: Menge aus gelösten Kompetenzstufen
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22. Adaptives Informationssystem für Mathematische Lernanwendungen
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!
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