Projekt

LeActiveMath

LeActiveMath: Language-Enhanced, User-Adaptive, Interactive eLearning for Mathematics

LeActiveMath: Language-Enhanced, User-Adaptive, Interactive eLearning for Mathematics

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LeActiveMath wird ein innovatives webbasiertes intelligentes Tutorsystem für Mathematik liefern, das an (weiterführenden) Schulen und Hochschulen und auch für das Selbststudium genutzt werden kann.

LeActiveMath baut auf der E-Learning-Umgebung ActiveMath auf, die aus Forschung und Entwicklung an der Universität des Saarlandes und am DFKI hervorging. Dieses System erzeugt bereits Kurse, die Anpassung an den Nutzer ermöglichen d.h. die Kurse hängen von den Zielen des Lerners, dem Grad in dem er das Fach beherrscht und ein paar seiner Vorlieben ab. Auf diese Art und Weise können die Lerngeschwindigkeit, der Detailgrad, die Art der Präsentation der Inhalte, das Präsentationsformat, und die Anzahl und Schwierigkeit der Beispiele und Übungen nach den Ansprüchen des Lerners personalisiert werden. ActiveMath kann mit einigen Computeralegbrasystemen arbeiten und nutzt und aktualisiert ein einfaches Lernermodell. Es stellt ein Wörterbuch, private und öffentliche Notizen, einen Copyright-Button, anpassbare Anmerkungen an Inhaltsverzeichnisse usw. zur Verfügung. Die Inhalte, die ActiveMath sammelt und darstellt werden mit der XML-basierten Sprache OMDoc repräsentiert. Diese ontologische Wissensrepräsentation für Mathematik dient als Basis für Wiederverwendung und Interoperabilität des Inhalts, und auch um Abhängigkeiten von Kozepten auf einem Gebiet zu finden.

Weitere Forschung von hoher Qualität ist nötig, um LeActiveMath zu einem E-Learning-System der 3. Generation zu entwicklen, das aufwendigere und ausgerichtetere Personalisierung und Lernszenarien, natürlich sprachige Dialoge mit dem Tutor, offene Lernermodellierung und Interaktivität enthält, die von den Tools unterstützt und gestützt wird. Insbesondere der Grad der geforderten Interaktion mit dem Einsatzgebiet stellt große Herausforderungen an die Fähigkeit des Systems, um einen kohärenten Dialog mit dem Lerner aufrechtzuerhalten, während das offene Lernermodell die Möglilchkeit bietet den Einfluß der Aufmerksamkeit zu untersuchen, die Fortschrittsberichten im Mathe lernen und einer Anzahl mit Lernen assoziierter Variablen geschenkt wird, dazu gehören die meta-kognitiven Aktivitäten des Lerners und seine Gefühle, Motive und Einstellugen.

Partner

European Research and Project Office GmbH, The University of Edinburgh, Technische Universiteit Eindhoven, Universitaet Augsburg, University of Glasgow, Universidad de Malaga, Ernst Klett Verlag, Universität des Saarlandes

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Keyfacts

Publikationen zum Projekt

In: S. Salerno , M. Gaeta , P. Ritrovato , N. Capuano , F. Orciuoli , S. Miranda , A. Pierri (Hrsg.). The Learning Grid Handbook: Concepts, Technologies and Applications -- Volume 2 The Future of Learning. Seiten 211-236 The Future of Learning ISBN 978-1-58603-829-8 IOS Press Amsterdam 3/2008.

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In: Nobuki Takayama , Andres Iglesias , Jaime Gutierrez (Hrsg.). Proceedings of ICMS-2006. International Congress on Mathematical Software (ICMS) LNCS 4151 Springer Verlag GmbH 9/2006.

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In: Jon Borwein , William Farmer (Hrsg.). Proceedings of Mathematical Knowledge Management 2006. International Conference on Mathematical Knowledge Management (MKM) LNAI 4108 Springer Verlag 8/2006.

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Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
German Research Center for Artificial Intelligence