Arbeitsgruppe Prof. Kuhn

HyperMind 2 - Ein adaptives, eyetrackingbasiertes Lernsystem für Unterricht und Lehrerbildung in den Naturwissenschaften

Im Projekt Hypermind 2 wird erforscht, wie Daten zur visuellen Aufmerksamkeit beim Lernen naturwissenschaftlicher Inhalte Lehrkräfte in ihren didaktischen Entscheidungen wirkungsvoll unterstützen können.

Dazu wird das individuelle Blickverhalten von Schülerinnen und Schülern im Kollektiv einer Lerngruppe während des Lernprozesses in Echtzeit aufgezeichnet (im Engl. Eyetracking), aufbereitet, visualisiert und für die Lehrkraft auf einem zentralen digitalen Präsentationsmedium zusammengeführt.

Im Fokus steht dabei die Frage, wie Lehrkräfte geschult werden müssen, damit sie diese sensorischen Daten hinsichtlich der Lernzustände einzelner Schülerinnen und Schüler aber auch der gesamten Lerngruppe interpretieren können, um darauf basierend den Lernprozess anpassen zu können.

Die Kooperation mit dem Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) Kaiserslautern eröffnet dabei die Möglichkeit, die Infrastruktur des Immersive Quantified Learning Lab (iQ-L) zur technischen Umsetzung der kollektiven Datenerfassung zu nutzen und auch die Wirksamkeit dieser Technologie-Unterstützung im Vergleich zu traditionellem Unterricht empirisch nachzuweisen.

 

Ziele

  • Konzeption von Unterrichtsmaterialien, individuellen Hilfen und Feedbackmaßnahmen.  
  • Technische Realisierung der Zusammenführung mehrerer Datenquellen auf einem Präsentationsmedium.
  • Schulung von Lehrkräften bezüglich der Interpretation multipler Datenquellen hinsichtlich Lernzuständen einzelner Schülerinnen und Schüler sowie der Lerngruppe.
  • Nachweis der Effektivität des Einsatzszenarios gegenüber traditionellem Unterricht.

 

Vorgehen

  • Konzeption von Unterrichtsmaterialien und Unterstützungsmaßnahmen: Bezüglich des spezifischen Lehr-Lernszenarios erfolgt die (Weiter-)Entwicklung der konkreten Inhalte inklusive Instruktionsmaterialien und individuellen Fördermaßnahmen.
  • Testinstrumentenerstellung/-validierung: Umfasst die Entwicklung, Anpassung und Validierung der Testinstrumente.
  • Learning Analytics: Die gesammelten Daten werden aufbereitet, analysiert und visualisiert, so dass sie einer Interpretation durch Lehrkräfte zugänglich sind.
  • Studiendurchführung, Datenaufarbeitung und Studienauswertung.

 

Kooperationspartner

 

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