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Auflistung nach Autor:in "Pinkwart, Niels"

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  • Konferenzbeitrag
    Adaptive Learning as a Service – A concept to extend digital learning platforms?
    (20. Fachtagung Bildungstechnologien (DELFI), 2022) Rzepka, Nathalie; Simbeck, Katharina; Müller, Hans-Georg; Pinkwart, Niels
    Adaptive learning environments that adjust to the individual user are promising. Unfortunately, many digital learning environments are not yet adaptive and the transformation of legacy software to an adaptive learning environment is complex and costly. Our work introduces the concept of adaptive learning as a service and discusses potential benefits as well as challenges.
  • Textdokument
    Alltagsvorstellungen in der Informatik: Erhebungsmethodik und Implikation für den Unterricht
    (Informatische Bildung zum Verstehen und Gestalten der digitalen Welt, 2017) Rücker, Michael T.; Pancratz, Nils; Gold-Veerkamp, Carolin; Pinkwart, Niels; Brinda, Torsten
    Ein zentrales Konzept jeder konstruktivistisch geprägten Auffassung von Lernen ist, dass das Vorwissen, die Präkonzepte und ggf. Fehlvorstellungen der Lernenden einen direkten Einfluss auf den Lernprozess haben: sowohl negativ als auch positiv. Speziell für die Informatik gilt, dass Lernende heutzutage von Beginn an in einer Welt aufwachsen, die von informatischen Artefakten und Systemen nahezu vollständig durchdrungen ist. Sie beobachten sie, interagieren mit ihnen und formen so Vorstellungen über ihre Funktionsweisen und Eigenschaften. Sie bilden somit bereits im Alltag und vor dem Beginn jeglicher Schulbildung kohärente Konzeptionen über zentrale Gegenstände und Inhalte der Informatik. Im Rahmen dieses Workshops werden zunächst verschiedene methodische Ansätze und erste Ergebnisse zu Erhebungen solcher Lernervorstellungen vorgestellt. Anschließend sollen diese anhand von drei Leitfragen verglichen und diskutiert werden: Welche Stärken und Schwächen haben die jeweils verwendeten empirischen Methoden bei der Erhebung von Lernervorstellungen in der Informatik? Wie können sie sich ggf. sinnvoll ergänzen? Welche Implikationen haben die erhobenen Vorstellungen für die Unterrichtspraxis?
  • Conference Paper 
    Analytics-Dashboard für Lehre, Forschung und Transfer
    (DELFI 2019, 2019) Bernoth, Jan; Kiy, Alexander; Lucke, Ulrike
    Sämtliche Bereiche der Hochschule sind durch zunehmenden Einsatz digitaler Medien und Systeme gekennzeichnet. Dabei fallen in verschiedenen Systemen Daten an, die visuell und semantisch in Form von Analytics-Dashboards aufbereitet von den Nutzenden zur Optimierung von Kern­prozessen aus Forschung und Lehre verwendet werden können. Während Learning Analytics lediglich auf den Teil­bereich Lehre und Studium abzielt, werden in diesem Posterbeitrag auch Prozesse für Forschung und Transfer betrachtet. Darüber hinaus werden Ideen für ein hochschulweit nutzbares Analytics-Dashboard sowie entwickelte Anwendungsszenarien präsentiert.
  • Konferenzbeitrag
    Anforderungen und ein Rahmenkonzept für inklusive E-Learning Software
    (DeLFI 2016 -- Die 14. E-Learning Fachtagung Informatik, 2016) Patzer, Yasmin; Sell, Johann; Pinkwart, Niels
  • Konferenzbeitrag
    Auto-generated language learning online courses using generative AI models like ChatGPT
    (21. Fachtagung Bildungstechnologien (DELFI), 2023) Rüdian, Sylvio; Pinkwart, Niels
    Generating online courses is always a trade-off between possibilities, technical limitations, and quality. State-of-the-art generative models can assist teachers in the creation process. However, generating learning materials is highly complex. Hence, teachers mainly create them manually. In this paper, learning content for a concrete micro-learning template is generated focusing on the field of language teaching. It intends that learners can find correct responses by logical thinking. Teachers provide a topic as input. Then, the approach asks for the required information using GPT3.5 with instructional prompts and combines responses to form a language learning unit. The quality of the resulting learning content, focusing on correctness, and appropriateness, is evaluated and discussed to examine the practicability of the tool, and alternatives are given.
  • Konferenzbeitrag
    Automatic Feedback for Open Writing Tasks: Is this text appropriate for this lecture?
    (DELFI 2020 – Die 18. Fachtagung Bildungstechnologien der Gesellschaft für Informatik e.V., 2020) Rüdian, Sylvio; Quandt, Joachim; Hahn, Kathrin; Pinkwart, Niels
    Giving feedback for open writing tasks in online language learning courses is time-consuming and expensive, as it requires manpower. Existing tools can support tutors in various ways, e.g. by finding mistakes. However, whether a submission is appropriate to what was taught in the course section still has to be rated by experienced tutors. In this paper, we explore what kind of submission meta-data from texts of an online course can be extracted and used to predict tutor ratings. Our approach is generalizable, scalable and works with every online language course where the language is supported by the tools that we use. We applied a threshold-based approach and trained a neural network to compare the results. Both methods achieve an accuracy of 70% in 10-fold cross-validation. This approach also identifies “fake” submissions from automatic translators to enable more fine-granular feedback. It does not replace tutors, but instead provides them with a rating based on objective metrics and other submissions. This helps to standardize ratings on a scale, which could otherwise vary due to subjective evaluations.
  • Conference Paper 
    Automatische Aufgabengenerierung über Linked Open Data am Beispiel der Archäologie
    (DELFI 2019, 2019) Striewe, Michael
    Automatische Aufgabengenerierung stellt fachspezifische Anforderungen an die ver­wendbaren Techniken. In manchen Fächern erscheint dabei die Nutzung von Linked Open Data vielversprechend. Dieses Paper untersucht am Beispiel der Archäologie die technischen und inhaltlichen Herausforderungen bei der Generierung von Multiple-Choice-Aufgaben. Die Untersuchung kommt zu dem Ergebnis, dass insbesondere die Vollständigkeit und inhaltliche Gewichtung der verfügbaren Daten ein Hindernis für die Realisierung darstellt.
  • Conference Paper 
    Code of Practice for Sensor-Based Learning
    (DELFI 2019, 2019) Yun, Haeseon; Riazy, Shirin; Fortenbacher, Albrecht; Simbeck, Katharina
    Sensor-based learning refers to utilizing physiological sensor data from learners and information from a learning environment to promote learning. Sensor data enclose learner’s personal information so ethical practice of adopting sensor data in learning analytics needs to be explored thoroughly. In this positional paper, we examine current ethical practices in learning analytics to derive a code of practice for sensor-based learning. Furthermore, we critically validate a wearable sensor device developed as a learning support against the derived code of practice.
  • Textdokument
    A Conversational Agent for the Improvement of Human Reasoning Skills
    (Bildungsräume 2017, 2017) Wartschinski, Laura; Le, Nguyen-Thinh; Pinkwart, Niels
    Human reasoning is the ability to make sound and goal-oriented decisions and is therefore highly relevant in daily life. However, its importance has not yet been addressed explicitly in education. In this paper, we propose to develop a computer-based conversational agent named Liza for improving human reasoning skills. Liza is able to hold conversations with humans to help them solve a small selection of well-studied reasoning problems. Such a conversational agent allows a much more scalable and inexpensive approach for teaching at least basic reasoning principles. The evaluation study shows that the conversational agent Liza improved the reasoning skills of the participants, who had conversations with the agent to solve reasoning problems and that the group using Liza achieved much better learning effects than a group studying with a non-interactive online course that was implemented as a control condition.
  • Conference Paper