Khosrawi-Rad, BijanGrogorick, LindaKeller, PaulSchlimbach, RicardaRinn, HeidiRobra-Bissantz, SusanneHenning, Peter A.Striewe, MichaelWölfel, Matthias2022-08-232022-08-232022978-3-88579-716-6https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/38865Personalisiertes Lernen ermöglicht es Lernenden, nach ihren eigenen Lernpräferenzen und -stilen zu lernen. Conversational Agents (CAs) bieten eine vielversprechende Möglichkeit zur Unterstützung der Lernenden. CAs können Lernstile im Dialog mit den Nutzer:innen erkennen sowie passende Lern-Empfehlungen bereitstellen. Eine Herausforderung besteht jedoch darin, dass Lernende diese neuartige Technologie positiv wahrnehmen und ihr vertrauen. In diesem Beitrag wird die Entwicklung des CAs Vicky vorgestellt, welcher Lernstile anhand eines Fragebogens sowie eines Quiz ermittelt. Vicky verhält sich dabei menschenähnlich, um als virtueller Companion wahrgenommen zu werden. In einem Experiment wird untersucht, ob und inwiefern die Lernenden Vicky vertrauen und die Interaktion als freundschaftlich empfinden, sowie ob eine Variante der Lernstil-Erkennung bevorzugt wird. Insgesamt leistet der Artikel einen Beitrag zu Wissenschaft und Praxis, indem gezeigt wird, wie CAs zur Klassifikation von Lernstilen gestaltet werden sollten, damit diese ihr Potenzial entfalten.deConversational AgentVirtual CompanionVertrauenFreundschaftLernstilDo you trust the Bot? – Entwicklung und Evaluation eines Conversational Agents zur Klassifikation von LernstilenText/Conference Paper10.18420/delfi2022-0161617-5468