Generator für Aufgaben und Lösung(shilf)en aus der Informatik und angrenzenden Disziplinen (ALADIN)
Es sind passende Aufgabentypen aus unterschiedlichen Fachrichtungen identifiziert worden, für die ALADIN Aufgaben generiert, löst und Hilfestellung gibt: (1) Stücklistenauflösung mittels dreier Verfahren, (2) SQL-Abfragen mit Joins, (3) Geostatistische Interpolationsverfahren (Inverse Distanzwichtung), (4) Algorithmen zum Finden kürzester Pfade (Dijkstra-Algorithmus). Pro Aufgabentyp sind folgende Arbeitsschritte durchgeführt worden: (I) Analyse der Anforderungen an (a) die Aufgabengenerierung, (b) die digitale Darstellung der Aufgabe, (c) den Lösungsalgorithmus, (d) die Generierung von Lösungshilfen, (e) Lernfortschrittskontrolle und Gamification, (II) Entwurf, Implementierung und Funktions- und Feldtest von (a) bis (e). Parallel zu den einzelnen Aufgabentypen ist das ALADIN-Framework entwickelt worden, dass es erlaubt, die Generatoren und grafischen Benutzeroberflächen für die obigen und weitere Aufgabentypen größtenteils deklarativ im JSON-Format zu erstellen und wiederzuverwenden. Das ALADIN-Framework bietet die Aufgaben und Lösungshilfen den Studierenden als Client-Server-Webanwendung und auch und insbesondere auf mobilen Geräten dar.
Details
Projektträger
Sächsisches Staatsministerium für Wissenschaft, Kultur und Tourismus (SMWK)
Lessons Learned
Was lief gut im Projektverlauf?
Sowohl die Generatoren für die einzelnen Aufgabentypen als auch das ALADIN-Framework sind rechtzeitig umgesetzt worden.
Welche Herausforderungen ergaben sich bei der Projektdurchführung?
Für die meisten Aufgabentypen ist es schwierig, automatisch "semantisch sinnvolle" Aufgaben zu stellen, die auch ein Mensch hätte gestellt haben können.
Traten unerwartete Schwierigkeiten auf? Wenn ja, welche?
Das Geld ist relativ spät gekommen. Es ist schwer gewesen, Bearbeiter für das Projekt zu gewinnen. Ein Bearbeiter ungeeignet gewesen. Die Hardware hat erst spät oder nicht geliefert werden können. Es ist schwer gewesen, die Mittel rechtzeitig zu verbrauchen.
Was würden Sie aus Ihren Erfahrungen heraus für ähnlich angelegte Projekte empfehlen?
Tendenziell würde ich mehr Mittel, mehr Personal und mehr Zeit einplanen. Zudem würde ich versuchen, schon vorab diejenigen zu finden, die am Projekt mitarbeiten.
Weitere „Lessons-Learned“:
Mit guten Ideen, guten Leuten und viel Engagement gelangt man zum Ziel - und das auch noch rechtzeitig.
Nachnutzungsmöglichkeiten
ALADIN wird kontinuierlich genutzt und weiterentwickelt. Mit ALADIN geht es im Projekt OPALADIN weiter, in dem ALADIN erstens verallgemeinert und in OPAL integriert werden soll, in dem zweitens mehr Semantik in die generierten Aufgaben eingebracht werden soll und in dem drittens weitere Aufgabentypen erstellt werden sollen.
Weitere Informationen
Projektzeitraum: 01.07.2020 bis 31.12.2021
Weiteres
Mit ALADIN geht es im Projekt OPALADIN weiter, in dem ALADIN erstens verallgemeinert und in OPAL (und - falls möglich - auch in ONYX) integriert werden soll, in dem zweitens über Sprachmodelle und Wissensdatenbanken mehr Semantik in die generierten Aufgaben eingebracht werden soll und in dem drittens weitere Aufgabentypen erstellt werden sollen, die z. B. aus Softwaremodellierung, Jura, Chemie und Musik stammen könnten.
Kontakt
Prof. Dr. Torsten Munkelt
HTW Dresden
torsten.munkelt@htw-dresden.de
0351 462 26 50
Prof. Dr. Torsten Gonschorek
HTW Dresden
torsten.gonschorek@htw-dresden.de
0351 462 33 62
M. Sc. Paul Christ