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Digitales Lernen

Übersicht

Im Forschungsschwerpunkt «Digitales Lernen» gestalten, pilotieren und evaluieren wir innovative, digitale Lernanwendungen. Unser Ziel ist es, dem Lernenden eine individualisierte Lernumgebung für ihren/seinen persönlichen Lernprozess zu ermöglichen - wo, wann und wie sie/er möchte. Wir unterstützen dabei die menschliche Lehrperson, um dem Lernenden vor allem in Massen- und Distanz-Lehr-Lern-Szenarien skalierte individuelle Lernerfahrungen zu bieten. Damit können sowohl der Lernprozess wie der Lernerfolg nachhaltig gesteigert werden . Die von uns entwickelten Lehr-Lernkonzepte werden nicht nur in der internationalen Hochschullehre eingesetzt, sondern auch in Unternehmen angewendet.

Verantwortlich

Dr. Roman Rietsche

Verantwortlich

Dr. Andreas Janson


Schwerpunkte

  • Adaptive Fähigkeitsentwicklung, z.B. durch individualisiertes Feedback während des Schreibens von Texten
  • Intelligente Tutoring-Systeme zum Entwickeln von kognitiven und metakognitiven Fähigkeiten
  • Einsatz von dialog-basierten Agenten zur Nachahmung von individuellen Lehrgesprächen
  • Entwicklung von Tools zur Unterstützung der Lehrperson im Bereich des individuellen Lernens
  • Technologiegestütztes Peer-Feedback zum Trainieren von Fähigkeiten auf höheren Lernzielebenen

Projekte

FRS (Feedback Recommender System)

Das Ziel des Projekts ist die Durchführung eines Experiments, das messen soll, wie Menschen in agilen Arbeitssituationen Feedback verarbeiten. Im Weiteren wird ein d IT-Tool entwickelt,  welches individualisierte Verbesserungsvorschläge beim Schreiben von Feedback gibt.


Ansprechsperson

Dr. Roman Rietsche

Gefördert durch

SNF (DocMobility)



Loom

LOOM (Learning Objective and Outcome Manager) ist ein IT-Tool welches durch den Einsatz von modernsten Text-Mining Algorithmen und Computer basiertes Assessment, Studierenden semesterbegleitendes Feedback ermöglicht. Dies unterstützt die nachhaltige Entwicklung von Skills und meta-kognitiven Fähigkeiten wie selbst-reguliertes lernen.


Ansprechsperson

Dr. Roman Rietsche

Gefördert durch

GFF



ArgueLearn

Unser IT-Tool "ArgueLearn" bietet eine individuelle Schreibunterstützung basierend auf Techniken des Maschinellen Lernens und Natural Language Processing mit dem Ziel, die Argumentationsfähigkeiten von Studierenden in Massen- und Distanzlehrveranstaltungen zu verbessern.


Ansprechsperson

Thiemo Wambsganss

Gefördert durch

SNF


Publikationen

get_appSacha Fuchs, Roman Rietsche, Stephan Aier, Michael Rivera
Konferenzbeitrag
More and more employees request feedback from their organizations to develop and learn. This is reflected by a growing number of digital feedback apps which facilitate high-frequency feedback exchange. However, the effect of feedback has hardly been studied on an organizational level due to complexity. Therefore, we strive to analyze organizational feedback exchange with an agent-based simulation model. Concretely, we study the effect of feedback length and feedback frequency on the organizational return on investment (ROI) of feedback exchange. Our study shows that feedback length stays in an inverted U-shape relationship with ROI. Contrarily, feedback frequency is negatively correlated with ROI. When analyzed jointly, two sweet spots arise: one for medium-length, frequent feedback, and the other, for longer infrequent feedback.

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Enterprises are forecasted to spend more on chatbots than on mobile app development by 2021. Up to today little is known on the roles chatbots play in facilitating feedback exchange. However, digitization and automation put pressure on companies to setup digital work environments that enable reskilling of employees. Therefore, a structured analysis of feedback-related chatbots for Slack was conducted. Our results propose six archetypes that reveal the roles of chatbots in facilitating feedback exchange on performance, culture and ideas. We show that chatbots do not only consist of conversational agents integrated into instant messenger but are tightly linked to complementary front- end systems such as mobile and web apps. Like the upper part of an iceberg, the conversational agent is above water and visible within the chat, whereas many user interactions of feedback-related chatbots are only possible outside of the instant messenger. Further, we extract six design principles for chatbots as digital feedback systems. We do this by analyzing chatbots and linking empirically observed design features to (meta-)requirements derived from explanatory theory on feedback, self- determination and persuasive systems. The results suggest that chatbots benefit the social environment of conversation agents and the richness of the graphical user interface of external applications.

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