Projekt

Adaptive Learning 2

Adaptive Learning 22021-02-08T15:54:39+01:00

Anwendung Details

Unsere Kompetenz:
Data Analytics

Studio:
MoKnow Lab Studio

Auftraggeber:
Chabadoo GmbH

Adaptive Learning 2

01.07.2020 – 31.12.2021

Die Hauptziele definieren sich wie folgt:

  1. Content – Erstellung, Definition/Zuordnung, Ablage, Bereitstellung Der zu entwickelnde Content besteht aus den Bestandteilen Lernmaterial, welches von den Autoren (professionelle Autoren, Lehrer, Schüler, Fachleute, etc.) erstellt, durch Reviewer und den zu entwickelnden Workflow Prozess inklusive Qualitätsmanagement (Korrektur, Freigabe, Autorisierung, etc.) kontrolliert und bearbeitet werden, und den dazugehörigen Metadaten
  2.  Modellierung von Lehrenden und Lernenden – Metadaten Den zweiten wesentlichen Teilbereich bilden die Metadaten, welche vorhanden sind beim Lernmaterial (Grundmaterial, Waben, Lernstrecken) und allen im System beteiligter Stakeholder (Schüler, Lehrer, Eltern, etc.). Die Entwicklung, Definition und Klassifikation, Zuordnung und Verknüpfung der Metadaten liefert schlussendlich die Möglichkeit die nachfolgend beschriebenen Funktionen, Ziele und Ergebnisse zu liefern. Es ist dabei wesentlich theoriegetriebene Metadaten und Data Traces zu unterscheiden.
  3. Umsetzung intelligentes System – Lernstrecke Eine Lernstrecke ist notwendig damit man mit den vorhandenen Waben lehren bzw. lernen kann. Dabei müssen diese in einer didaktisch sinnvollen Reihenfolge angeordnet werden, was wiederum anhand einer automatischen, individuellen Zusammenstallung auf Basis der Metadaten, des Konzepts des Doppeldiamanten und von KI erfolgt.

Unser Forschungsteam

Bernhard Göschlberger, MLBT MSc BSc
Bernhard Göschlberger, MLBT MSc BSc
Studioleiter
Fabian Dopler, MA
Fabian Dopler, MA
Researcher
Christoph Brandstetter, MSc
Christoph Brandstetter, MSc
Researcher

AKTUELLES AUS DEM STUDIO

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