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Automatische Erzeugung von Aufgaben als Mittel zur Erhöhung von Interaktivität und Adaptivität in digitalen Lernressourcen

  • Digitale Medien enthalten bislang vor allem Inhalte in verschiedenen Darstellungsformen. Dies allein erzeugt jedoch nur einen geringen Mehrwert zu klassischen Lernressourcen, da die Kriterien der Interaktivität und Adaptivität nicht mit einbezogen werden. Dies scheitert jedoch oft an dem damit verbundenen Erstellungsaufwand. Der folgende Beitrag zeigt, wie durch die automatische Erzeugung von Aufgaben ein hochwertiger Wissenserwerb mit digitalen Medien ermöglicht wird. Ferner werden Vor- und Nachteile der automatischen Erstellung von Aufgaben erörtert.

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Verfasserangaben:Gregor Damnik, Mark Gierl, Antje Proske, Hermann Körndle, Susanne Narciss
URN:urn:nbn:de:kobv:517-opus4-421842
DOI:https://doi.org/10.25932/publishup-42184
Titel des übergeordneten Werks (Deutsch):E-Learning Symposium 2018
Verlag:Universitätsverlag Potsdam
Verlagsort:Potsdam
Publikationstyp:Wissenschaftlicher Artikel
Sprache:Deutsch
Datum der Erstveröffentlichung:05.12.2018
Erscheinungsjahr:2018
Veröffentlichende Institution:Universität Potsdam
Veröffentlichende Institution:Universitätsverlag Potsdam
Datum der Freischaltung:03.01.2019
Freies Schlagwort / Tag:Adaptivität; Automatic Item Generation; Interaktivität; Lernaufgaben; digitale Medien
Erste Seite:5
Letzte Seite:16
Quelle:E-Learning Symposium 2018 | (2018) | S. 5-16
RVK - Regensburger Verbundklassifikation:AL 40400, DP 1960, DP 2600
Organisationseinheiten:Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät / Institut für Informatik und Computational Science
DDC-Klassifikation:0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke
3 Sozialwissenschaften
Peer Review:Nicht referiert
Publikationsweg:Open Access
Universitätsverlag Potsdam
Sammlung(en):Universität Potsdam / Tagungsbände/Proceedings (nicht fortlaufend) / E-Learning Symposium 2018 / Vollbeiträge
Lizenz (Deutsch):License LogoCC-BY-SA - Namensnennung, Weitergabe zu gleichen Bedingungen 4.0 International
Verstanden ✔
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