Benutzer-adaptive Verfahren für die aktive Lernermodellierung

Inhaltsverzeichnis

• Selbstständigkeitserklärung
• Danksagung
• Motivation
  • 0.1 Gesellschaftlicher Ausgangspunkt
  • 0.2 Aufgabenstellung
  • 0.3 Thesen und konkrete Zielstellungen
  • 0.4 Kurzübersicht
• Sichtweisen und Theorien des Lernens
  • 1.1 Lernen als Prozeß
  • 1.2 Virtuelles Lernen
  • 1.3 Behaviouristisches Modell
    • 1.3.1 Wissenschaftliche Einordnung
    • 1.3.2 Charakteristik
    • 1.3.3 Einschätzung
  • 1.4 Instruktionalistisches Modell
  • 1.5 Kognitivistisches Modell
    • 1.5.1 Wissenschaftliche Einordnung und Charakteristik
    • 1.5.2 Einschätzung
  • 1.6 Konstruktivistisches Modell
    • 1.6.1 Wissenschaftliche Einordnung
    • 1.6.2 Charakteristik
    • 1.6.3 Einschätzung
  • 1.7 Theorie der Lernstile
    • 1.7.1 Charakteristik und historische Entwicklung
    • 1.7.2 Lernstile und Lerntypen
    • 1.7.3 Einschätzung
  • 1.8 Theorie der Multiplen Intelligenzen
    • 1.8.1 Intelligenzbegriff
    • 1.8.2 Intelligenz nach Gardner
    • 1.8.3 Lehrmethoden und Multiple Intelligenzen
    • 1.8.4 Einschätzung
  • 1.9 Eignungsfähigkeit der Modelle in Lernsystemen
• Werkzeuge zur Wissensvermittlung
  • 2.1 Betrachtete Systeme und Hilfsmittel
  • 2.2 Lernplattformen und Learning Management Systeme
    • 2.2.1 Lernplattformen
    • 2.2.2 Learning Management Systeme (LMS)
    • 2.2.3 Verfügbare Angebote
  • 2.3 Werkzeuge und Konzepte zur automatisierten Erstellung von Lehrinhalten
    • 2.3.1 Authoring on the Fly (AOF)
    • 2.3.2 Learning Material Markup Language (LMML) und das Passauer Teachware Modell (PTM)
    • 2.3.3 Sharable Content Object Reference Model (SCORM)
    • 2.3.4 Targeteam und TeachML
    • 2.3.5 Tele Teaching Tools (ttt) und LConML
    • 2.3.6 Virtual Learning Environment Generator (VLEG)
    • 2.3.7 Wissenswerkstatt Rechensysteme (WWR)
    • 2.3.8 XML-Werkzeuge und das L3-Konzept
    • 2.3.9 Weitere Werkzeuge und Plattformen
  • 2.4 Zusammenfassung
• Benutzer-adaptive Systeme eine Begriffsbestimmung
  • 3.1 Adaptive Systeme
    • 3.1.1 Approximation, Interpolation und Adaption
    • 3.1.2 Adaptionsmethoden
    • 3.1.3 Adaptionsfähigkeit
    • 3.1.4 Von der Adaption zum adaptiven System
    • 3.1.5 Anwendungsgebiete adaptiver Systeme
    • 3.1.6 Benutzer-adaptive Systeme
    • 3.1.7 Benutzer-adaptive Funktionen
  • 3.2 Recommender Systeme
    • 3.2.1 Begriff
    • 3.2.2 Ursprung der Entwicklung
    • 3.2.3 Eingesetzte Techniken
    • 3.2.4 Bewertung von Recommender Systemen
  • 3.3 Projekte zu diesem Forschungsgebiet
    • 3.3.1 Systeme auf der Basis des Collaborative Filtering
    • 3.3.2 Systeme auf der Basis des Content-based Filtering
    • 3.3.3 Kombinierte Systeme
    • 3.3.4 Andere Systeme
    • 3.3.5 Strukturprojekte
  • 3.4 Einschätzung des Entwicklungsstandes
• Personalisierung unter Einbeziehung benutzer-adaptiver Methoden
  • 4.1 Personalisierung
  • 4.2 Benutzer
  • 4.3 Nutzerprofil
  • 4.4 Gewinnung von Profilinformationen
    • 4.4.1 Explizite und implizite Erhebung von Daten
    • 4.4.2 Push- und Pull-Technologien
  • 4.5 Zusammenstellung des Nutzerprofils
  • 4.6 Auswertung des Nutzerprofils
  • 4.7 Probleme im Zusammenhang mit Nutzerprofilen
    • 4.7.1 Wiedererkennung von Benutzern
    • 4.7.2 Kaltstartproblem
    • 4.7.3 Profilverdichtung und Optimierung
  • 4.8 Feststellung des Mehrwerts der Adaptivität
  • 4.9 Rückkopplung des Lernsystems
  • 4.10 Zusammenfassung
• Benutzer-adaptive Funktionen für Lernsysteme
  • 5.1 Grobklassifikation und Basistypen
  • 5.2 Funktionen zur Initialisierung eines Benutzerprofils
  • 5.3 Funktionen zur Auswertung eines Benutzerprofils
  • 5.4 Funktionen für den Zugriff und die Verarbeitung von Lernabschnitten
  • 5.5 Funktionen zur Erzeugung von Lernpfaden
  • 5.6 Funktionen zur Generierung von Empfehlungen
  • 5.7 Zusammenfassung

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Diese Diplomarbeit befasst sich mit der Entwicklung und Implementierung benutzer-adaptiver Verfahren für die aktive Lernermodellierung in virtuellen Lernumgebungen. Das Ziel ist es, Lernsysteme zu schaffen, die sich an den individuellen Bedürfnissen und Lernpräferenzen der Nutzer anpassen und so ein effektiveres und effizienteres Lernen ermöglichen.

• Adaptive Lernumgebungen
• Personalisierung von Lerninhalten
• Lernermodellierung und -adaption
• Recommender Systeme und Collaborative Filtering
• Einsatz von Technologien wie XML und SCORM

Zusammenfassung der Kapitel

• Das erste Kapitel beleuchtet verschiedene Sichtweisen und Theorien des Lernens, von behavioristischen bis hin zu konstruktivistischen Modellen. Es werden die Stärken und Schwächen der einzelnen Ansätze diskutiert und deren Relevanz für die Entwicklung adaptiver Lernsysteme beleuchtet.
• Das zweite Kapitel beschäftigt sich mit Werkzeugen und Konzepten zur Wissensvermittlung. Es werden gängige Lernplattformen, Learning Management Systeme und Werkzeuge zur automatisierten Erstellung von Lehrinhalten vorgestellt. Besonderes Augenmerk liegt auf Technologien wie XML und SCORM, die eine flexible und wiederverwendbare Gestaltung von Lerninhalten ermöglichen.
• Das dritte Kapitel definiert den Begriff des benutzer-adaptiven Systems und stellt verschiedene Adaptionsmethoden vor. Es werden auch Recommender Systeme und deren Funktionsweise erläutert, die eine wichtige Rolle bei der personalisierten Bereitstellung von Lernmaterialien spielen können.
• Im vierten Kapitel wird das Thema Personalisierung unter Einbezug benutzer-adaptiver Methoden behandelt. Es werden verschiedene Methoden zur Gewinnung und Auswertung von Nutzerprofilen diskutiert sowie Probleme im Zusammenhang mit Profilverdichtung und Kaltstartproblem aufgezeigt.
• Das fünfte Kapitel befasst sich mit konkreten benutzer-adaptiven Funktionen für Lernsysteme. Es werden verschiedene Basistypen von Funktionen vorgestellt, die zur Initialisierung und Auswertung von Nutzerprofilen, zum Zugriff und zur Verarbeitung von Lernabschnitten, zur Erzeugung von Lernpfaden und zur Generierung von Empfehlungen eingesetzt werden können.

Schlüsselwörter

Die Diplomarbeit konzentriert sich auf die Themenfelder der adaptiven Lernumgebungen, der Personalisierung von Lerninhalten, der Lernermodellierung und -adaption, der Recommender Systeme, des Collaborative Filtering und des Einsatzes von Technologien wie XML und SCORM. Diese Schlüsselbegriffe bilden den Kern der Forschung und bilden den Rahmen für die Entwicklung benutzer-adaptiver Verfahren für die aktive Lernermodellierung.