Bots in der Lehre

E-Learning in den Ingenieurwissenschaften

Andreas Wittke Malte PersikeCDO@oncampus persike@uni-mainz.de

Ist Technology der bessere Lehrer?

Andreas WittkeCDO@oncampus

Game Changer

MOOCs sollte man mit Netflix und Tesla vergleichen, nicht mit Mediatheken oder HybridAutos

MOOC

Digital ist besser!?■ Wiki■ Learning Analytics■ Slack■ Social Media■ Papierlos■ Cloud■ YouTube■ Responsiv Design■ mooin

Schauen wir in die Zukunft

■ MOOCs■ Big Data■ Roboterjournalismus■ Social Bots■ Künstliche Intelligenz■ Wearable■ Quantify Self■ Biohacking

What happened when a professor built a chatbot to be his teaching assistant?

Quelle Washington Posthttps://www.washingtonpost.com/news/innovations/wp/2016/05/11/this-professor-stunned-his-students-when-he-revealed-the-secret-identity-of-his-teaching-assistant/?utm_term=.1b523d310acc

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.

Bot Frameworks

■ Microsoft Cortana: Sehr gute API, gute Doku, für Development gratishttps://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

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?

Was ist gute Lehre?

■ Erreichbarkeit■ schnelle Response Time bei Antworten■ keine widersprüchlichen Aussagen■ Objektivität■ Motivation■ fachliche Qualifikation

Können Bots Lehrer ersetzen?

Können Bots Lehrer ersetzen?

Roboterjournalismus

Ab 5:25 Minute https://youtu.be/u4twheuhrIA?t=325

Unique Content in 5 Jahren

http://www.huffingtonpost.de/alexander-siebert/roboterjournalismus-im-jahre-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?

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

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?

Motivationsbot 2

■ Bild plus Sprache■ Emotion plus Information■ Standardisiert aber nicht individualisiert■ Verschiedene Eskalationsstufen■ Multilingual

Motivationsbot Fragen

■ Kurs- oder Portal-Feature?■ Unsubscribe oder Block?■ Rollout?■ Multilingual■ Schriftzeichen (Arabisch RTL)■ Hoheit - Admin oder Teacher?■ Stil?■ Catcontent in der Uni?

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

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?

Motivationsbot - Work out how it works out

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

Motivationsbot - Work out how it works out

FAMRheinberg, Vollmeyer & Burns (2001)

Fragebogen zur Erfassung aktueller Motivation in Lern-/ Leistungssituationen

LISTWild & Schiefele (1994)

Lernstrategien im Studium

MSLQPintrich, Smith, Garcia &McKeachie (1993)

Motivated Strategies for Learning Questionnaire

LSIKolb (2005)

Learning Styles Inventory

d²Brickenkamp (1962)

Test des Aufmerksamkeits- und Konzentrations- vermögens

LAFSchütz, Kruglanski & Higgins (2003)

Locomotion-Assess-ment-Fragebogen für Dimensionen der Selbstregulation

BFI-KRammstedt & John (2005)

Kurzversion des Big Five Inventory zur Persönlichkeits- messung

KAILehrl, Zipp, Schwarzfischer & Eissing (2016)

Kurztest für allgemeine Intelligenz

Server Data

Nutzungs-daten und Logs

FBOTN.N. (2017)

Frage-bogen zum BOT- Einsatz

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

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

LISTMSLQ

EingangsQuiz

AbschlussTest

Server Daten

KAId²

LSILAF

Regelmäßige Erhebung(Lernmotivation)

einmalige Erhebung einmalige Erhebunglaufende Erhebung

Vorher Nachher

FAM

■ 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

DankeAndreas Wittke & Malte Persike

@onlinebynature & @methodenlehre Slides: http://bit.ly/botsinderlehre

CC-BY

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