Lernfortschrittsanalyse

Meine Arbeitsgruppe entwickelt Methoden, mit denen individuelle Lernfortschritte analysiert werden können. Wir schaffen damit die Grundlage für die Skalierung personalisierten Lernens für alle Lernenden. Dabei setzen wir Techniken der künstlichen Intelligenz wie maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung ein.

Unsicherheit

Wir erforschen und prüfen diverse Ansätze, wie Menschen effektiv über Unsicherheit und Ungewissheit lernen können.

Forschungsmethoden

Wir analysieren und bewerten Forschungsmethoden für das Erlernen von komplexen Themen, wie zum Beispiel die Themen der Physik. Wir sind bestrebt, die Kluft zwischen qualitativen und quantitativen Methoden zu überwinden, und verwenden die Arbeitstechniken, wie z. B. die Computational Grounded Theory (CTG), die von verteilter Kognition und Netzwerk-Epistemologien inspiriert sind.