Duration

2018-2024

Description

Das BMBF-Verbundprojekt “Personalisierte Kompetenzentwicklung durch skalierbare Mentoringprozesse - tech4comp” ist eines von derzeit neun Projekten, die in der Förderlinie “Innovationspotenziale digitaler Hochschulbildung” in interdisziplinären Forschungskonsortien didaktische, technologische und organisationale Gestaltungsaspekte der Hochschulbildung beleuchten und so zur nachhaltigen Veränderung der Hochschullandschaft beitragen werden.

Weitere Informationen: Pressemitteilung zum Start des Verbundprojekts

Wissensmodellierung und Datenanalyse für E-Assessment

Das Teilvorhaben “Wissensmodellierung und Datenanalyse für E-Assessment” fokussiert auf die Beantwortung zweier Leitfragen:

  • Wie können Inhalte und Items (E-Assessment-Aufgaben) automatisch semantisch beschrieben und verknüpft werden, um adaptive und personalisierte Lernpfade für Lernende zu ermöglichen?
  • Wie müssen Items ausgestaltet werden, so dass (auch teilweise inkorrekte) Antworten präzise Rückschlüsse auf die nachgewiesenen Kompetenzen des Lernenden ermöglichen?

Grundlage der Wissensmodellierung ist die Ontologie-basierte Annotation von Items, d.h. die semantische Verknüpfung der Item-Komponenten (z.B. Problemvignette, Distraktoren, Lösungsmuster) mit Konzepten und Beziehungen aus einer zu entwickelnden Ontologie. Diese umfasst sowohl ein Domänenmodell des Fachbereichs als auch Konzepte des didaktischen Modells wie z.B. Kompetenzstufen. Die semantische Annotation der Items ermöglicht eine detaillierte Kompetenzanalyse der Lernenden auf Basis ihrer Antworten, da auch teilweise inkorrekte Antworten den Nachweis von (Teil-)Kompetenzen erbringen. Auf der anderen Seite ermöglichen Annotationen die Verknüpfung von Items untereinander über Konzepte und Beziehungen der Ontologie. Damit kann die Kompetenzanalyse ganzheitlich über einer großen verteilten Datenbasis sowie kontextabhängig (z.B. zeitlich oder im Vergleich zu Peers) erfolgen.

Publikationen (5)

Dateien Cover Beschreibung Jahr
2021 / 9
2021 / 1
2020 / 10
2020 / 10
2020 / 6