Themenbereich: FederleichtLernen - Lernunterstützung in der erweiterten Realität mit Hilfe eines intelligenten Sensorstiftes Teilvorhaben: Aus Fehlern motiviert lernen
Die Grundlage des geplanten Projektes bildet die Lernumgebung in der erweiterten Realität, die mit Hilfe eines Sensorstiftes Daten über die Lernsituation aufzeichnet (z.B. Stiftbewegung, physische und physiologische Parameter). Auf Basis der erhobenen Daten sollen KI-gestützt Hinweise für das weitere Lernen der Schülerinnen und Schülern (SuS) zur Verfügung gestellt werden. Das Ziel ist eine Augmentierung zu schaffen, die nicht von der eigentlichen Lernaufgabe ablenkt, sondern gezielt Verbesserungsvorschläge macht, wenn die KI erkennt, dass die SuS Probleme bei der Lösung der Aufgabe haben, z.B. sie nicht oder nur falsch lösen können. Somit ist sichergestellt, dass die SuS in ihrem eigenen Tempo die Aufgaben lösen können, individualisiertes Feedback bekommen und gegebenenfalls durch die KI Aufgaben gestellt bekommen, die dem Leistungsstand der SuS entsprechen und die noch vorhandenen Problembereiche gezielt üben. Hierbei ist es von besonderer Bedeutung, dass den SuS nicht nur aufgeführt wird, was sie NICHT können, sondern dass ihnen auch zurückgemeldet wird, was sie schon können. Positives Feedback ist elementar für die intrinsische Motivation (s. Weidinger, Spinath & Steinmayr). Durch die Rückmeldung der schon vorhandenen Kompetenzen soll die intrinsische Motivation der SuS gestärkt und etwaige negative Effekte der Fehlerrückmeldung auf die intrinsische Motivation vermieden werden. Verknüpft mit der Problemrückmeldung werden den SuS Übungsaufgaben präsentiert, die individualisiert auf die Behebung ihrer Probleme abzielen. Dadurch wird den SuS vermittelt, dass sie durch eigenes Zutun und mit etwas Anstrengung ihre Problembereiche verbessern. Beides führt zur Steigerung der Leistungsmotivation (s. Bergold & Steinmayr, 2016). Somit stehen sowohl motivationale als auch didaktische Aspekte bei der Entwicklung der Funktionalität des Sensorstifts mit im Vordergrund.
Ansprechpartner*innen: Prof. Dr. Ricarda Steinmayr