Empfehlungssysteme

Die von uns in Kooperation mit der Universität Würzburg entwickelten Empfehlungssysteme für mathematische Trainings in Online-Lernsystemen nutzen derzeit fachdidaktische Modelle des Wissens und Könnens als a priori Ontologien für die Empfehlungen von Übungsaufgaben für Nutzer*innen. Mit wachsender Nutzerzahl soll sich diese Systeme auf Basis gewonnener Nutzerdaten zunehmend optimieren.

Forschungsfragen:

  • Wie können a priori Ontologien (wie etwa fachdidaktische Modelle des Wissens und Könnens) dabei helfen, ein adaptives Automated Recommendation System umzusetzen?

  • Wie lässt ein selbstlernendes Empfehlungssystem für kleine Datensätze konzipieren?

  • Wie lassen sich a priori Ontologien zielführend in selbstlernende Algorithmen einbinden?

  • Was zeichnet Adaptivität in einem Mathematik-Online-Lernsystem aus?

  • Wie lassen sich die gewonnenen Erkenntnisse auf weitere Anwendungsbereiche (Anwendungen im Umfeld Industrie 4.0, …) ausweiten.

Einen Einblick bieten:

S. Wankerl, A. Dulny, G. Götz and A. Hotho (2021). "Learning Mathematical Relations Using Deep Tree Models," 2021 20th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA), 2021, pp. 1681-1687  

Götz, G. (2021). Evaluation des Einsatzes adaptiver Online-Trainings in einem Inverted-Classroom-Vorkurs. In: Kerstin Hein, Cathleen Heil, Silke Ruwisch & Susanne Prediger (Hrsg.). Beiträge zum Mathematikunterricht 2021. Münster: WTM Verlag / Online

Wankerl, S., Götz, G. & Hotho, A. (2020). f2tag - Can Tags Be Predicted Using Formulas? Erscheint in 19th IEEE International Conference On Machine Learning And Applications (ICMLA) 

Wankerl, S., Götz, G., & Hotho, A. (2019). Solving Mathematical Exercises: Prediction of Students’ Success. In: Jäschke, R. & Weidlich, M. (Hrsg.) Proceedings of the Conference on „Lernen, Wissen, Daten, Analysen“ (LWDA 2019), Vol. 2454, 190-194.

Götz G. & Wankerl S. (2019). Adaptives Online-Training für mathematische Übungsaufgaben. Erscheint in Schacht, F. and Pinkernell, G., 2019. Arbeitskreis Mathematikunterricht und Digitale Werkzeuge: Herbsttagung, Heidelberg, 27.-28.09.2019. Mitteilungen der Gesellschaft für Didaktik der Mathematik 

 

Ein weiteres spannendes Projekt zum Einsatz von KI unter der Beteiligung der DHBW Mosbach ist STEAM-Active https://steam-active.pixel-online.org/