Adaptive Rückmeldungen im intelligenten Tutorensystem LARGO
Das intelligente Tutorensystem LARGO für die Rechtswissenschaften soll Jurastudenten helfen, Argumentationsstrategien zu lernen. Im verwendeten Ansatz werden Gerichtsprotokolle als Lernmaterialien verwendet: Studenten annotieren diese und erstellen graphische Repräsentationen des Argumentationsverla...
| Main Authors: | , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | deu |
| Published: |
FernUniversität Hagen
2009-07-01
|
| Series: | E-learning and Education |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://eleed.campussource.de/archive/5/1608/ |
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| author | Kevin Ashley Vincent Aleven Niels Pinkwart Collin Lynch |
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| description | Das intelligente Tutorensystem LARGO für die Rechtswissenschaften soll Jurastudenten helfen, Argumentationsstrategien zu lernen. Im verwendeten Ansatz werden Gerichtsprotokolle als Lernmaterialien verwendet: Studenten annotieren diese und erstellen graphische Repräsentationen des Argumentationsverlaufs. Das System kann dabei zur Reflexion über die von Anwälten vorgebrachten Argumente anregen und Lernende auf mögliche Schwächen in ihrer Analyse des Disputs hinweisen. Zur Erkennung von Schwächen verwendet das System Graphgrammatiken und kollaborative Filtermechanismen. Dieser Artikel stellt dar, wie in LARGO auf Basis der Bestimmung eines „Benutzungskontextes“ die Rückmeldungen im System benutzungsadaptiv gestaltet werden. Weiterhin diskutieren wir auf Basis der Ergebnisse einer kontrollierten Studie mit dem System, welche mit Jurastudierenden an der University of Pittsburgh stattfand, in wie weit der automatisch bestimmte Benutzungskontext zur Vorhersage von Lernerfolgen bei Studenten verwendbar ist. |
| first_indexed | 2024-04-12T03:25:57Z |
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| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 1860-7470 |
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| last_indexed | 2024-04-12T03:25:57Z |
| publishDate | 2009-07-01 |
| publisher | FernUniversität Hagen |
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| series | E-learning and Education |
| spelling | doaj.art-395161dbfa1043d8bfd71275a78ca2ff2022-12-22T03:49:43ZdeuFernUniversität HagenE-learning and Education1860-74702009-07-0115Adaptive Rückmeldungen im intelligenten Tutorensystem LARGOKevin AshleyVincent AlevenNiels PinkwartCollin LynchDas intelligente Tutorensystem LARGO für die Rechtswissenschaften soll Jurastudenten helfen, Argumentationsstrategien zu lernen. Im verwendeten Ansatz werden Gerichtsprotokolle als Lernmaterialien verwendet: Studenten annotieren diese und erstellen graphische Repräsentationen des Argumentationsverlaufs. Das System kann dabei zur Reflexion über die von Anwälten vorgebrachten Argumente anregen und Lernende auf mögliche Schwächen in ihrer Analyse des Disputs hinweisen. Zur Erkennung von Schwächen verwendet das System Graphgrammatiken und kollaborative Filtermechanismen. Dieser Artikel stellt dar, wie in LARGO auf Basis der Bestimmung eines „Benutzungskontextes“ die Rückmeldungen im System benutzungsadaptiv gestaltet werden. Weiterhin diskutieren wir auf Basis der Ergebnisse einer kontrollierten Studie mit dem System, welche mit Jurastudierenden an der University of Pittsburgh stattfand, in wie weit der automatisch bestimmte Benutzungskontext zur Vorhersage von Lernerfolgen bei Studenten verwendbar ist.http://eleed.campussource.de/archive/5/1608/e-learningtutoring systemslearning management systemintelligente Tutorensystemejuristische Argumentation |
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