Projektbeschreibung

Video-SRS ist ein interdisziplinäres Projekt, das sich mit der Unterstützung von Videolernen im Bereich Mathematik durch die Untersuchung und Verbesserung der Selbstregulation konzentriert. Es kombiniert Erkenntnisse aus der Kognitions- und Bildungspsychologie, der Mathematikdidaktik und der Informatik, um innovative Ansätze für diese Art des Lernens zu entwickeln. Dabei spielt die Verwendung verantwortungsbewusster maschineller Lernalgorithmen eine wichtige Rolle.

Konkret zielt das Kooperationsprojekt darauf ab, Selbstregulierungsprobleme im Videolernen zu erkennen und anzugehen, indem automatisch erkannt wird, wenn solche auftreten und angemessen und – ebenfalls automatisiert – Hilfestellung geleistet wird. Ebenso zielt das Projekt darauf ab, suboptimale Eigenschaften von Lehrvideos zu erkennen, die den Lernenden bei der Auswahl und den Erstellenden bei der Produktion von besseren Videos helfen könnten. Auf didaktischer Seite fokussiert sich das Projekt auf die Untersuchung von Lernen zur Ableitung, da hier bei deutschen Schülern ein großer Lernbedarf besteht.
Methodisch setzt das Projekt neben der Nutzung von Techniken maschinellen Lernens, auf die Analyse von Videomaterialien, Logfile-Daten von Videoplattformen und multimodalen Sensordaten von individuellen Videolernenden wie beispielsweise Blickbewegungsdaten. Wo möglich, werden diese Analysen trianguliert, um bestmögliche Aussagen über Selbstregulationsprobleme und deren Lösungen zu treffen.
Ziel des Projekts ist es sowohl theoretische Erkenntnisse über die Rolle von Selbstregulation bei Videolernen zu vertiefen, als auch praktische Ansätze zur Optimierung von Lernvideos und ihrer Produktion für die Didaktik zu erhalten. Dadurch wird zu neue Lösungsansätze beigetragen, mit denen viele Lernende und Lehrende im digitalen Zeitalter konfrontiert sind aufgezeigt.

Kooperationen

• Prof. Dr. Enkelejda Kasneci, Computer Science Department, Eberhard Karls Universität Tübingen

• Prof. Dr. Nico Pfeifer, Computer Science Department, Eberhard Karls Universität Tübingen

• Prof. Dr. Ulrich Trautwein, Hector-Institut für Empirische Bildungsforschung, Eberhard Karls Universität Tübingen

• Prof. Dr. Ralph Ewerth, TIB - Leibniz-Informationszentrum Technik und Naturwissenschaften, Hannover 

• Prof. Dr. Aiso Heinze, Leibniz-Institut für die Pädagogik der Naturwissenschaften und Mathematik, Kiel