Art der Arbeit:

Dissertation Informatik

Status:

Abgeschlossene Arbeit

Verfasser:

Ulrich Kiesmüller

Ansprechpartner:

• Prof. Dr. Torsten Brinda

Gutachter:

Prof. Dr. Michael Fothe (Univ. Jena, Zweitgutachter)

Gutachter:

• Prof. Dr. Torsten Brinda

Kurzfassung

Lehrende der Informatik werden im Teilbereich der Algorithmik und Programmierlehre immer wieder mit Fragen konfrontiert wie "Auf welche Weise sind die Lernenden zu ihren Lösungsansätzen gelangt?" oder "Was haben sich die Programmieranfänger bei ihren letzten Implementierungsschritten gedacht?". Eine Beantwortung derartiger Fragen kann für Lehrende hilfreich sein, um die Lernenden möglichst effektiv bei ihrem weiteren Lösungsweg zu unterstützen oder ihre Lösungsansätze differenzierter zu bewerten als lediglich mit "völlig korrekt" bzw. "falsch". Bisherige Studien dazu setzen bei der Suche nach Antworten auf obige Fragen meist Methoden ein, die lediglich eine nachträgliche Analyse der Vorgehensweisen der Lernenden mit hohem Zeitaufwand ermöglichen. In der vorliegenden Arbeit wird ein Verfahren entwickelt, mit dessen Hilfe eine prozessbegleitende, automatisierte Identifizierung der Problemlösestrategien Lernender durchführbar ist, wenn diese algorithmische Aufgabenstellungen mittels der Programmierumgebung "Kara, der programmierbare Marienkäfer" bearbeiten. Grundlage hierfür bilden Methoden und Algorithmen aus dem Bereich der Mustererkennung, die in der automatischen Spracherkennung bereits lange erfolgreich eingesetzt werden. Diese werden angepasst auf die hier betrachtete Problemstellung und als eigenes Modul in die Programmierumgebung integriert. Eine Studie zur Validierung der Ergebnisse des entwickelten Identifizierungsmoduls ergab eine sehr hohe Übereinstimung der automatisiert identifizierten Problemlösestrategien mit den Ergebnissen menschlicher Beobachter. Auf den Resultaten des Untersuchungsund Analysewerkzeugs basiert die Gestaltung von individualisierten Systemrückmeldungen, durch welche die Lernenden adaptiert an ihre jeweilige Vorgehensweise bei der weiteren Lösung unterstützt werden. Hierbei werden auch Aspekte der Attributionsforschung berücksichtigt, um durch die Feedbackgestaltung die Lernenden bestmöglich bei ihrer Problemlösung zu motivieren. Bei der Entwicklung der Verfahren und Werkzeuge wurde darauf geachtet, eine gute Übertragbarkeit auf viele Programmierumgebungen zu gewährleisten. Selbst eine Anwendung in Lernumgebungen außerhalb der Infomatik ist denkbar. Außerdem lassen sie sich für weitere Studien einsetzen, welche die Problemlösestrategien Lernender unter weiteren Aspekten wie z. B. Abhängigkeit der bevorzugt eingesetzten Strategien von Faktoren wie Alter, Geschlecht, Leistungsfähigkeit in anderen Fächern untersuchen.