Adaptives Tutorielles Feedback

[3] [Ziele . de projekes .] [j] .评价自适应导师反馈组件（AtuF- komponenten）和策略[j] . Bruchrechenaufgaben。在der 1中。阶段von AtuF hair neben Domänen-Analyse und Repräsentation， Teile der Benutzermodellierung和der Diagnose von fehln bearbeitet sowie AtuF- komponenten entwickelund in ersten experimententmit 208 sch<s:1> lern deren Wirkungen bei Aufgaben mittypischen fehln untersucht。2岁。阶段分析与特征分析：Erstens， welekte, haekte - haf - komponenten and strategy in Abhängigkeit von Aufgaben- and Lernereigenschaften？[关键词]适应性，适应性，战略，适应性，要素，要素，要素，要素，要素，要素，要素，要素，要素，要素，要素，要素，要素，要素，要素，要素，要素，要素，要素，要素，要素，要素，要素，要素，要素，要素，要素，要素，要素，要素，要素。Drittens, inwiefen fördern die Adaptation das Lernen and die Motivation bei Bruchrechenaufgaben？Zur Klärung dieser Fragen werden zunächst detaillierte logfile-Analysen der empirischen Daten aus der 1。durchgefuhrt阶段。在此基础上，本文提出了一种新的分析方法，即采用自适应的方法。[4] [footnoteref: 1] [footnoteref: 1] [footnoteref: 1] [footnoteref: 1] [footnoteref: 1] [footnoteref: 1]。本论文主要研究适应策略与实验评价。Die Bearbeitung - dieserproblem - stellungen在atf . net . net . interdisziplinären和mittel在lernplatetactivemath。

Ziele des Projektes AtuF sind die Entwicklung und empirische Evaluation adaptiver tutorieller Feedbackkomponenten (AtuF-Komponenten) und -strategien für Bruchrechenaufgaben. In der 1. Phase von AtuF haben wir neben Domänen-Analyse und Repräsentation, Teile der Benutzermodellierung und der Diagnose von Fehlern bearbeitet sowie AtuF-Komponenten entwickelt und in ersten Experimenten mit 208 Schülern deren Wirkungen bei Aufgaben mit typischen Fehlern untersucht. In der 2. Phase untersuchen wir folgende Fragen: Erstens, welche Effekte haben AtuF-Komponenten und Strategien in Abhängigkeit von Aufgaben- und Lernereigenschaften? Zweitens, mit welchen Adaptationsstrategien kann man eine Passung zwischen AtuF-Komponenten und den als relevant identifzierten Aufgaben- und Lernereigenschaften herstellen? Drittens, inwiefern fördern die Adaptation das Lernen und die Motivation bei Bruchrechenaufgaben? Zur Klärung dieser Fragen werden zunächst detaillierte logfile-Analysen der empirischen Daten aus der 1. Phase durchgeführt. Mit den Ergebnisse dieser Analysen wird einerseits das für die Adaptation notwendige Benutzermodell weiter entwickelt. Andererseits liefern sie Erkenntnisse darüber, welche Aufgaben- und Lernereigenschaften sowie Interaktionen zwischen diesen Eigenschaften für die Entwicklung von Adaptationsstrategien relevant sind. Auf der Basis dieser Erkenntnisse werden Adaptationsstrategien entwickelt und experimentell evaluiert. Die Bearbeitung dieser Problemstellungen erfolgt in AtuF mit einem interdisziplinären Ansatz und mittels der Lernplattform ACTIVEMATH.