Christ, PaulLaue, RalfMunkelt, TorstenMichael, JudithPfeifferJérômeWortmann, Andreas2022-06-302022-06-302022https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/38791Das Erlernen von Fähigkeiten zur Modellbildung ist eine grundlegende Zielstellung in vielen Studiengängen. Insbesondere in der Informatik und angrenzenden Disziplinen lassen sich viele Modellierungsaufgaben mittels Graphen repräsentieren, was das computergestützte Generieren solcher Graphen und entsprechender Aufgaben und Lösung(shilf)en auf Grundlage bestehender Graphenalgorithmen nahelegt. Dieser Beitrag stellt das Framework ALADIN vor, welches graphenbasierte Modelle und Aufgaben für Probleme aus verschiedenen Fachbereichen generiert und Studenten bei der Lösung der Probleme unterstützt. Die Generierung erfolgt parametrisiert, um dem Anforderungsprofil der Bearbeiter zu entsprechen. ALADIN ermöglicht eine zeit- und ortsunabhängige Bearbeitung von Übungsaufgaben. Zudem prüft ALADIN die Lösungen direkt auf Korrektheit, ohne Lehrpersonal zu binden. Aufzeichnungs- und Wiedergabefunktionalität erhöht den Nutzen von ALADIN in Blended-Learning-Szenarien.deE-LearningAufgabengeneratorModellierungsaufgabenBlended LearningText/Conference Paper10.18420/modellierung2022ws-028