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DARIUS

Digital Argumentation Instruction for Science

Die Junior Research Group „DARIUS“ untersucht, wie schriftliches naturwissenschaftliches Argumentieren von Schülerinnen und Schülern mithilfe von automatisierten formativen Beurteilungen gefördert werden kann.

Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines digitalen Lerntools, mit dessen Hilfe Schülerinnen und Schüler das schriftliche naturwissenschaftliche Argumentieren erlernen und trainieren können. Darin sollen Texte automatisiert von Machine Learning Algorithmen analysiert werden, sodass Beurteilungen und darauf aufbauendes Feedback unmittelbar den Schülerinnen und Schülern sowie Lehrkräften zurückgemeldet werden können. Durch das Projekt sollen mehr Schülerinnen und Schüler Feedback zu ihren schriftlichen Leistungen erhalten, Lehrkräfte in der Beurteilung von Schülertexten unterstützt und Designprinzipien von adaptivem Feedback identifiziert werden.  

Zur Umsetzung dieser Ziele entwickeln wir Aufgaben zu gesellschaftliche Streitthemen mit Bezug zu den Naturwissenschaften (socio-scientific issues) und trainieren Machine Learning Algorithmen die Schülerlösungen dieser Aufgaben automatisiert auszuwerten und dazu passendes Feedback zu geben. Als Aufgabenkontext wählten wir den Klimawandel aufgrund seiner großen gesellschaftlichen Bedeutung aus. Zur Erstellung der Feedback-Algorithmen werden wir einen Korpus von jeweils 1000 Antworttexten zu den Aufgaben generieren und jeden Text von mindestens zwei speziell trainierten Expertinnen und Experten beurteilen lassen. Die Algorithmen werden im nächsten Schritt in das Lerntool integriert. Mit dem Lerntool untersuchen wir Moderatoren (bspw. Feedbackhäufikeit, -timing) der Wirksamkeit von adaptivem Feedback auf die Leistung. Das Projekt wird durch die Telekom-Stiftung gefördert. Die Projektlaufzeit beträgt drei Jahre (2021-2024).

Leitung: Dr. Thorben Jansen (Psychologie)

Mitglieder: Dr. Lars Höft (Chemiedidaktik), Nils Jonathan Schaller (Computerlinguistik), Luca Bahr (Psychologie)

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