Adaptives Tutorielles Feedback

自适应教程反馈

• 批准号: 47079953
• 负责人: Privatdozentin Dr. Erica Melis (†)
• 金额: --
• 依托单位: Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), Saarbrücken
• 依托单位国家: 德国
• 项目类别: Research Grants
• 财政年份: 2007
• 资助国家: 德国
• 起止时间: 2006-12-31 至 2011-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/47079953?language=en
• 关键词: Adaptives; Tutorielles; Feedback

Ziele des Projektes AtuF sind die Entwicklung und empirische Evaluation adaptiver tutorieller Feedbackkomponenten (AtuF-Komponenten) und Strategien. In der 1. Phase von AtuF haben wir neben Domänenanalyse und Repräsentation, Teile der Benutzermodellierung und der Diagnose von Fehlern untersucht sowie AtuF-Komponenten entwickelt und in ersten Experimenten deren Wirkungen bei Aufgaben mit typischen Fehlern untersucht. In der 2. Phase untersuchen wir folgende empirische und technologische Voraussetzungen für die Adaptivität von Feedback und erste Formen der eigentlichen Adaptation: (a) Untersuchungen der Effekte von AtuF-Komponenten und Strategien in Abhängigkeit von Aufgaben- und Lernereigenschaften (b) Manuelle und automatische Analyse/data mining der log les aus den Experimenten (c) Empirisch fundierte erweiterte Benutzermodellierung als Basis für Adaptation von Feedback. (d) Erweiterung der Kompetenz-Diagnose sowie Diagnose von motivationalen und anderen Variablen. (e) Empirische Untersuchungen verschiedener Dimensionen der Adaptation von Feedback. (f) Adaptation der Feedbackstrategie relativ zu Aufgaben- und Lernereigenschaften. (g) Evaluation der entwickelten Dimensionen der Adaptation. (h) Empirische Untersuchung und technische Voraussetzungen für Feedback und dessen Adaptation in verschiedenen Arten von Aufgaben. Die Bearbeitung dieser Problemstellungen erfolgt in AtuF mit einem interdisziplinären Ansatz und mittels der Lernplattform ACTIVE MATH.

参考译文：Ziele des Projektes AtuF Sind die Entwickump and Experiische评估适配教程Feedback komponenten(AtuF-Komponenten)and Strategien.在第一个阶段中，我们分析和描述了这一现象，并对这一现象进行了分析和诊断。在第二个阶段中，我们将经验与技术结合在一起：(A)对反馈和特征适应的理解：(A)在自适应的基础上对反馈进行自动分析和数据挖掘；(C)在反馈的基础上对模型进行改进。(D)Erweiterung der Kompetenz--诊断Sowie诊断Von Motivationalen and Anderen Variablen。(E)适应和反馈方面的经验。(F)与之相关的反馈的适应。(G)适应方面的评价。(H)Verschiedenen Arten von Aufgaben中的EMPIRISCHE UNTERSUHHAND AND Technische Vorausetzungen für Feedback and Dessen Adapting。从数学的角度来看，这是一门很重要的数学课程。