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Präsentation Masterarbeit / TU Graz 2012
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Adaptives Informationssystem für Mathematische Lern anwendungen
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Michael Steyrer Graz, 11.10.2012
Adaptives Informationssystemfür
Mathematische Lernanwendungen
Institut für Informationssysteme und Computer Medien
Adaptives Informationssystem für Mathematische Lern anwendungen
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Michael Steyrer Graz, 11.10.2012
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
Adaptives Informationssystem für Mathematische Lern anwendungen
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Michael Steyrer Graz, 11.10.2012
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
Adaptives Informationssystem für Mathematische Lern anwendungen
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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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Michael Steyrer Graz, 11.10.2012
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
Adaptives Informationssystem für Mathematische Lern anwendungen
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Weitere Analysemodelle
• Recommender Systems– Abgriff von Lernaktivitäten
• Vorhersage- und Ursachenmodelle– Filterung von wesentlichen Lernmerkmalen
• Data-Mining– Educational Data Mining
• Diskursanalyse, Logging
Adaptives Informationssystem für Mathematische Lern anwendungen
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Mathematische Lernsoftware
- Gegenwärtige Anwendungen großteils zu vielschichtig- Voraussetzungen für zukünftige Entwicklungen:
� Intuitivität� Automatisierung
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Michael Steyrer Graz, 11.10.2012
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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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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• Lernprogramm für mehrstellige Multiplikationen• Zielgruppe: Volks- und Mittelschule• Schülergerechter Name und Design• Einfache Benutzerführung• Permanente Verfügbarkeit• Leistungsadaptive Ausführung
Mathe-Multi-Trainer
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Michael Steyrer Graz, 11.10.2012
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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Michael Steyrer Graz, 11.10.2012
• 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, ...
Technischer Hintergrund
Open Source
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• 3 Kompetenzstufen• 8 Problemgruppen
• jeweils für Multiplikationen- OHNE Übertrag- MIT Übertrag
Konzept des Lerntrainers
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• 3 Kompetenzstufen• 8 Problemgruppen
• jeweils für Multiplikationen- OHNE Übertrag- MIT Übertrag
� 16 verschiedene Erzeugungsmodi für Aufgaben
Konzept des Lerntrainers
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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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• 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!
Evaluierungsprozess
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Fehleranalyse im Hintergrund
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Statistikauswertung
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Statistikauswertung
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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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Michael Steyrer Graz, 11.10.2012
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!