Angebote für Abschlussarbei­ten

Beginn: ab sofort möglich

Beschreibung: In diesem Projekt wird untersucht, wie die Qualität von lernergenerierten Aufgaben verlässlich bewertet werden kann. Ausgangspunkt ist ein Projekt, in dem die Kategorisierung durch Fachpersonen und KI-Systeme nicht übereinstimmte. In einer ersten Arbeit soll daher kritisch untersuchen, wie zuverlässig und trennscharf das bestehende Kategorienschema zur Bewertung von lernergenerierten Aufgaben tatsächlich ist: Wie konsistent sind Einschätzungen von Fachpersonen? Wo zeigen sich Interpretationsspielräume oder Unstimmigkeiten im Kategoriensystem? Aufbauend auf diesen Erkenntnissen soll das Kategoriensystem optimiert werden. In einer zweiten Abschlussarbeit soll erforscht werden, inwieweit eine KI-gestützte Kategorisierung vergleichbare Ergebnisse liefern kann. Ziel ist es, Methoden zu entwickeln, die sowohl die menschliche als auch die algorithmische Bewertung von Aufgabenqualität verbessern und transparenter machen können. Die Arbeiten kombinieren qualitative Analyseansätze mit quantitativen Vergleichsmethoden und zeigen damit Wege auf, wie (KI-gestützte) qualitative Kategorisierungen verbessert werden können, um Aufgabenqualität im Bildungsbereich zuverlässig zu beurteilen.

In Kooperation mit Aline Mangold (Prof. Technisches Design, )

Betreuung: Dr. Antje Proske (antje.proske@tu-dresden.de)

Studiengang: MA HPSTS

Beginn: ab sofort möglich

Beschreibung: In dieser experimentellen Abschlussarbeit wird untersucht, wie Lernende KI-generiertes Feedback im Vergleich zu Peer-Feedback wahrnehmen und nutzen. Besonderes Augenmerk liegt darauf, ob es einen Unterschied macht, wenn das KI-Feedback als solches gekennzeichnet ist oder so gestaltet wird, dass es wie Peer-Feedback wirkt. Ziel ist es herauszufinden, wie konstruktiv Lernende mit den unterschiedlichen Feedbackarten arbeiten können und welche Form von Feedback sie als besonders unterstützend empfinden. Die Ergebnisse sollen dazu beitragen, das Potenzial von KI-Feedback für den Lernprozess besser zu verstehen und Empfehlungen für dessen Gestaltung abzuleiten.

Betreuung: Dr. Antje Proske (antje.proske@tu-dresden.de)

Studiengang: MA HPSTS

Beginn: ab sofort möglich

Beschreibung: In dieser experimentellen Abschlussarbeit wird untersucht, warum das Generieren eigener Aufgaben im Vergleich zum Beantworten vorgegebener Aufgaben nicht zu einer höheren Lernleistung führt, obwohl dies theoretisch zu erwarten wäre. Im Fokus steht dabei die Rolle der Tutorperspektive und die Granularität der Aufgabeninhalte: Es wird geprüft, ob die Einnahme einer Tutorperspektive und die Nutzung von Aufgaben, die von Lernenden selbst erstellt wurden, einen Unterschied im Wissenstransfer bewirken. Die Ergebnisse sollen dazu beitragen, Bedingungen zu identifizieren, unter denen das Generieren von Aufgaben eine besonders effektive Lernstrategie darstellt.

Betreuung: Dr. Antje Proske (antje.proske@tu-dresden.de)

Studiengang: BA Psychologie