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Bots in der Lehre
E-Learning in den Ingenieurwissenschaften
Andreas Wittke Malte Persike
CDO@oncampus persike@uni-mainz.de
Ist Technology der
bessere Lehrer?
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nts-when-he-revealed-the-secret-identity-of-his-teaching-assistant/?utm_term=.1b523d310acc
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■ Skripted Response Chatbots: Hier handelt es sich um weitgehend
statische Systemagenten, die durch bestimmte Trigger ausgelöst
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Bot Frameworks
■ Microsoft Cortana: Sehr gute API, gute Doku, für Development
gratis
https://dev.botframework.com/
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(Gesichtserkennung)
■ IBM Dr. Watson:
http://www-05.ibm.com/de/watson/
■ Alexa:
https://developer.amazon.com/alexa-skills-kit
Standardfragen Studierende
■ Was ist klausurrelevant?
■ Wann sind die Prüfungen?
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Können Bots Lehrer ersetzen?
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Roboterjournalismus
Ab 5:25 Minute https://youtu.be/u4twheuhrIA?t=325
Unique Content in 5 Jahren
http://www.huffingtonpost.de/alexander-siebert/roboterjournalismus-im-jah
re-2020---acht-thesen_b_5655061.html
■ personalisierte Artikel (Neigung, Ansprache,
Sozialisierung, Sprache)
■ ortsbezogen, datengetrieben
■ Verstärkung der Filterblase
■ Qualität kann nicht automatisiert werden
■ Satire, Ironie, Kreativität und Humor bleibt beim
Menschen
■ Was wird aus Fachbüchern?
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Motivations-MoodleBots
■ Skripted Response Bot:
■ 3 Szenarien
Inaktivität If no login since 10 days then write mail “Hey meld dich mal
wieder, sonst fällst du durch.”
Lerngruppe If profil.hometown is the same by more than 5 people then
“Frag doch mal im Forum ob ihr ne Lerngruppe bilden wollt, es gibt min. 5
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Lernfortschritt If only 2 Badges, then write mail “Du hast schon 80% aller
Badges, jetzt noch 2 und du hast es”
■ keine Core Änderungen
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Motivationsbot 1
■ Was ist klausurrelevant?
■ Wann sind die Prüfungen?
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■ Fachfragen (1-10)
■ 1-3 echt schwierige Fragen
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Danke
Andreas Wittke & Malte Persike
@onlinebynature & @methodenlehre
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Bots in der Lehre

  • 1. Bots in der Lehre E-Learning in den Ingenieurwissenschaften Andreas Wittke Malte Persike CDO@oncampus persike@uni-mainz.de
  • 2. Ist Technology der bessere Lehrer? Andreas Wittke CDO@oncampus
  • 3. Game Changer MOOCs sollte man mit Netflix und Tesla vergleichen, nicht mit Mediatheken oder HybridAutos MOOC
  • 4. Digital ist besser!? ■ Wiki ■ Learning Analytics ■ Slack ■ Social Media ■ Papierlos ■ Cloud ■ YouTube ■ Responsiv Design ■ mooin
  • 5. Schauen wir in die Zukunft ■ MOOCs ■ Big Data ■ Roboterjournalismus ■ Social Bots ■ Künstliche Intelligenz ■ Wearable ■ Quantify Self ■ Biohacking
  • 6. What happened when a professor built a chatbot to be his teaching assistant? Quelle Washington Post https://www.washingtonpost.com/news/innovations/wp/2016/05/11/this-professor-stunned-his-stude nts-when-he-revealed-the-secret-identity-of-his-teaching-assistant/?utm_term=.1b523d310acc
  • 7. Scripted Bot oder AI ■ Skripted Response Chatbots: Hier handelt es sich um weitgehend statische Systemagenten, die durch bestimmte Trigger ausgelöst werden und feste Aktionen einleiten. Dem Lernenden ist mehrheitlich bewusst, dass es sich um eine Interaktion mit einem automatischen System handelt. ■ Covert oder Overt Turing Chatbots: Hier handelt es sich um dynamische Systemagenten, die in eine natürliche Interaktion mit den Lernenden treten. Den Lernenden ist entweder bewusst (overt) oder nicht bewusst (covert), dass sie mit einem automatischen System interagieren.
  • 8. Bot Frameworks ■ Microsoft Cortana: Sehr gute API, gute Doku, für Development gratis https://dev.botframework.com/ https://www.microsoft.com/cognitive-services/en-us/face-api (Gesichtserkennung) ■ IBM Dr. Watson: http://www-05.ibm.com/de/watson/ ■ Alexa: https://developer.amazon.com/alexa-skills-kit
  • 9. Standardfragen Studierende ■ Was ist klausurrelevant? ■ Wann sind die Prüfungen? ■ Welche Hilfsmittel sind erlaubt? ■ Fachfragen (1-10) ■ 1-3 echt schwierige Fragen ■ Gibt es eine Probeklausur mit Lösungen?
  • 10. Was ist gute Lehre? ■ Erreichbarkeit ■ schnelle Response Time bei Antworten ■ keine widersprüchlichen Aussagen ■ Objektivität ■ Motivation ■ fachliche Qualifikation
  • 11. Können Bots Lehrer ersetzen?
  • 12. Können Bots Lehrer ersetzen?
  • 13. Roboterjournalismus Ab 5:25 Minute https://youtu.be/u4twheuhrIA?t=325
  • 14. Unique Content in 5 Jahren http://www.huffingtonpost.de/alexander-siebert/roboterjournalismus-im-jah re-2020---acht-thesen_b_5655061.html ■ personalisierte Artikel (Neigung, Ansprache, Sozialisierung, Sprache) ■ ortsbezogen, datengetrieben ■ Verstärkung der Filterblase ■ Qualität kann nicht automatisiert werden ■ Satire, Ironie, Kreativität und Humor bleibt beim Menschen ■ Was wird aus Fachbüchern?
  • 15. Entwicklung eines Motivations-MoodleBots ■ Skripted Response Bot: ■ 3 Szenarien Inaktivität If no login since 10 days then write mail “Hey meld dich mal wieder, sonst fällst du durch.” Lerngruppe If profil.hometown is the same by more than 5 people then “Frag doch mal im Forum ob ihr ne Lerngruppe bilden wollt, es gibt min. 5 Leute aus hometown” Lernfortschritt If only 2 Badges, then write mail “Du hast schon 80% aller Badges, jetzt noch 2 und du hast es” ■ keine Core Änderungen ■ keine Logdaten ■ unabhängiges Moodle Plugin ■ editierbar über Language Packages
  • 16. Motivationsbot 1 ■ Was ist klausurrelevant? ■ Wann sind die Prüfungen? ■ Welche Hilfsmittel sind erlaubt? ■ Fachfragen (1-10) ■ 1-3 echt schwierige Fragen ■ Gibt es eine Probeklausur mit Lösungen?
  • 17. Motivationsbot 2 ■ Bild plus Sprache ■ Emotion plus Information ■ Standardisiert aber nicht individualisiert ■ Verschiedene Eskalationsstufen ■ Multilingual
  • 18. Motivationsbot Fragen ■ Kurs- oder Portal-Feature? ■ Unsubscribe oder Block? ■ Rollout? ■ Multilingual ■ Schriftzeichen (Arabisch RTL) ■ Hoheit - Admin oder Teacher? ■ Stil? ■ Catcontent in der Uni?
  • 19. Motivationsbot - Work out how it works out ■ Wissenschaftliche Begleitung als Lehr-/Lernforschung ■ Wirkungen und Nebenwirkungen ermitteln ■ Wirkmechanismen aufdecken (“Dismantling”) ■ Solides Forschungsdesign ■ Multiple Datenquellen ■ Multiple Aggregationsebenen
  • 20. Motivationsbot - Work out how it works out Leitfragen Welche Gestaltungsaspekte für den Bot und die Interaktion mit dem Lerner spielen für den erfolgreichen Einsatz von Bots zur Lernunterstützung eine Rolle? Welche individuellen und kontextuellen Einflussfaktoren spielen für den erfolgreichen Einsatz von Bots zur Lernunterstützung eine Rolle? Ein Bot kann den Lerner auf drei Ebenen unterstützen: fachlich, motivational, strukturell. Welche Outcome- und Prozessvariablen gibt es auf diesen Ebenen? Welche Methoden/Instrumente sind geeignet, um die Outcome- und Prozess-Variablen zu operationalisieren und zu messen?
  • 21. Motivationsbot - Work out how it works out
  • 22. Soziodemografie Kognitiv Affektiv Nutzungsverhalten Alter Geschlecht Bildungsgrad Kultureller Hintergrund (Sprache, Herkunft, SES) Anzahl Kurse Vorwissen Eingangsquiz Selbsteinschätzung Konzentration IQ Studienmotivation Lerntypen/Lerninven- tare/Lernstrategien Selbstregulation/ -organisation Persönlichkeitstyp Einstellung zum Ler- nen, Lernerfahrung Anzahl/Dauer/Regel- mäßigkeit Logins Videominuten, Downloads ... Nutzung/Qualität von Quizzes, Beiträgen ... Abschlusstest Einstellung zu BOTs Motivationsbot - Work out how it works out
  • 23. Motivationsbot - Work out how it works out FAM Rheinberg, Vollmeyer & Burns (2001) Fragebogen zur Erfassung aktueller Motivation in Lern-/ Leistungssituationen LIST Wild & Schiefele (1994) Lernstrategien im Studium MSLQ Pintrich, Smith, Garcia & McKeachie (1993) Motivated Strategies for Learning Questionnaire LSI Kolb (2005) Learning Styles Inventory d² Brickenkamp (1962) Test des Aufmerksamkeits- und Konzentrations- vermögens LAF Schütz, Kruglanski & Higgins (2003) Locomotion-Assess- ment-Fragebogen für Dimensionen der Selbstregulation BFI-K Rammstedt & John (2005) Kurzversion des Big Five Inventory zur Persönlichkeits- messung KAI Lehrl, Zipp, Schwarzfischer & Eissing (2016) Kurztest für allgemeine Intelligenz Server Data Nutzungs- daten und Logs FBOT N.N. (2017) Frage- bogen zum BOT- Einsatz
  • 24. Motivationsbot - Work out how it works out ■ Obligatorische/freiwillige Teilnahme ■ Zeitliche Verteilung der Trait-Tests über den Kursverlauf ■ Benefits durch Teilnahme ■ Badges für Teilnahme ■ Post-hoc Information
  • 25. Verteilte einmalige Erhebung (Lernstrategien, Einstellungen, Persönlichkeitsvariablen) Motivationsbot - Work out how it works out Kein BotAlle oder ausgewählte MOOIN Kurse und Lerner Opt-Out Kein Bot Opt-Out LIST MSLQ Eingangs Quiz Abschluss Test Server Daten KAI d² LSI LAF Regelmäßige Erhebung (Lernmotivation) einmalige Erhebung einmalige Erhebunglaufende Erhebung Vorher Nachher FAM
  • 26. ■ Deskriptive Auswertung ■ Hierarchische (Multilevel) Modelle ■ Logistische oder multinomiale Modelle ■ Pfad-/Strukturgleichungsmodellierung ■ Prädiktion von Lernerfolg/Dropout ■ Deep Learning ■ Clusterbildung ■ Multivariate Lernerprofile ■ Big Data Motivationsbot - Work out how it works out
  • 27. Danke Andreas Wittke & Malte Persike @onlinebynature & @methodenlehre Slides: http://bit.ly/botsinderlehre CC-BY
  • 28. Quellen ■ Roboterfrau https://pixabay.com/de/roboter-k%C3%BCnstliche-intelligenz-frau-507811/ CC0 ■ Student mit Buch https://pixabay.com/de/student-professor-uni-b%C3%BCcher-2052868/ CC0 ■ Schülerin https://pixabay.com/de/lernen-schule-sch%C3%BClerin-mathematik-1996846/ CC0 ■ Badges https://de.pinterest.com/source/edudemic.com ■ Würfel https://pixabay.com/p-1294902 CC0 ■ Apfel https://pixabay.com/de/apple-bildung-schule-wissen-%C3%A4pfel-256263/ CC0 ■ Netflix Logo https://de.wikipedia.org/wiki/Netflix#/media/File:Netflix_2015_logo.svg ■ Tesla Logo https://de.wikipedia.org/wiki/Tesla_(Unternehmen)#/media/File:Tesla_Motors.svg