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Auflistung nach Autor:in "Wolf, Karsten D."

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  • Konferenzbeitrag
    Explainable Feedback for Learning Based on Rubric-Based Multimodal Assessment Analytics with AI
    (Proceedings of DELFI Workshops 2024, 2024) Wolf, Karsten D.; Maya, Fatima; Heilmann, Lisanne
    Providing timely formative feedback to students is very important to support self-regulated learning and deep learning strategies. Feedback has been shown to increase student engagement, satisfaction and learning outcomes, especially in generative learning tasks such as ePortfolios and other forms of multimodal compositions. However, the provision of detailed formative feedback places high demands on teachers’ resources. It would be highly beneficial if Large Language Models (LLM) could be used to support the feedback process. Therefore, this paper first describes a general architecture for multimodal formative assessment analysis and feedback generation. It is based on assessment rubrics, which are then used to build task-specific AI analysis pipelines to generate explainable assessment metrics, which are then used to produce helpful feedback. An example of a feedback pipeline for student video submissions in an ePortfolio is given, along with a prompting chain for feedback generation. The paper describes further steps necessary to evaluate and optimise this process in real classroom scenarios..
  • Konferenzbeitrag
    Extracting Production Style Features of Educational Videos with Deep Learning
    (Proceedings of DELFI Workshops 2022, 2022) Maya, Fatima; Krieter, Philipp; Wolf, Karsten D.; Breiter, Andreas
    Enforced by the pandemic, the production of videos in educational settings and their availability on learning platforms allow new forms of video-based learning. This has a strong benefit of covering multiple topics with different design styles and facilitating the learning experience. Consequently, research interest in video-based learning has increased remarkably, with many studies focusing on examining the diverse visual properties of videos and their impact on learner engagement and knowledge gain. However, manually analysing educational videos to collect metadata and to classify videos for quality assessment is a time-consuming activity. In this paper, we address the problem of automatic video feature extraction related to video production design. To this end, we introduce a novel use case for object detection models to recognize the human embodiment and the type of teaching media used in the video. The results obtained on a small-scale custom dataset show the potential of deep learning models for visual video analysis. This will allow for future use in developing an automatic video assessment system to reduce the workload for teachers and researchers.
  • Konferenzbeitrag
    Usability-Testing mit Funktionalen AnalphabetInnen
    (DeLFI 2013: Die 11 e-Learning Fachtagung Informatik, 2013) Koppel, Ilka; Küster, Jan; Wolf, Karsten D.
    Kompetenzdiagnostik wird zunehmend computerbasiert durchgeführt. Personen mit niedrigen literalen und mathematischen Grundkompetenzen haben jedoch eine tendenziell niedrige ICT-Literacy und bedürfen daher einer entsprechenden Usability. In dem vom BMBF geförderten Projekt \?lea.' wurde das computerbasierte Diagnoseinstrument \?otu.lea' für funktionale AnalphabetInnen entwickelt. Für die Gewährleistung valider Daten und einer zufriedenstellenden Ge- brauchstauglichkeit wurden zwei Usability-Studien mit funktionalen Analphabe- tInnen in einem frühen Entwicklungsstadium (2010/2011) und eine umfangreiche Usability-Studie mit 51 ProbandInnen im Frühjahr 2013 durchgeführt. Die Studien geben erste Hinweise auf zielgruppenspezifische Aspekte bezüglich der Usability- Testsituation. Im Folgenden werden unterschiedliche Messansätze beschrieben und im Hinblick auf die Zielgruppe reflektiert, um daraus vorläufige Guidelines für ein erfolgreiches Usability-Testing mit funktionalen AnalphabetInnen abzuleiten.
  • Konferenzbeitrag
    Virtuelle Proxemik: Oder wie man Menschen in virtuellen Räumen einander näher bringen könnte
    (DeLFI 2006, 4. e-Learning Fachtagung Informatik, 11. - 14. September 2006, in Darmstadt, Germany, 2006) Städtler, Helge; Wolf, Karsten D.
    Der Raum-Zeit-Kontext und Gesetzmäßigkeiten der Proxemik beeinflussen die Interaktion von Menschen. Für Vorkommen und Häufigkeit von Interaktionsmöglichkeiten zwischen Menschen spielen Distanzen und Distanzwahrnehmung eine entscheidende Rolle. Es wird ein Ansatz vorgestellt, um proxemische Information über die Präsenz vo