Institut für Informatik und Computational Science
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Aus einer Vergleichsstudie mit starken und schwachen Problemlösern konnten Erkenntnisse über die effizienten Herangehensweisen von Hochleistern an Informatikprobleme gewonnen werden. Diese Erkenntnisse wurden in einem Lehrvideo zum informatischen Problemlösen didaktisch aufgearbeitet, sodass Lernenden der Einsatz von Baumstrukturen und Rekursion im konkreten Kontext gezeigt werden kann. Nun wurde die tatsächliche Lernwirksamkeit des Videos sowie die Definition der Zielgruppe in einer Vergleichsstudie mit 66 Studienanfängern überprüft.
Informatik-Studierende haben in der Mehrzahl Schwierigkeiten, einen Einstieg in die Theoretische
Informatik zu finden und die Leistungsanforderungen in den
Endklausuren der zugehörigen Lehrveranstaltungen zu erfüllen. Wir argumentieren, dass dieser Symptomatik mangelnde Kompetenzen im Umgang mit abstrakten und stark formalisierten Themeninhalten zugrunde liegen und schlagen vor, einen Beweisassistenten als interaktives Lernwerkzeug in der Eingangslehre der Theoretischen Informatik zu nutzen, um entsprechende Kompetenzen zu stärken.
Solving problems combining task and motion planning requires searching across a symbolic search space and a geometric search space. Because of the semantic gap between symbolic and geometric representations, symbolic sequences of actions are not guaranteed to be geometrically feasible. This compels us to search in the combined search space, in which frequent backtracks between symbolic and geometric levels make the search inefficient.We address this problem by guiding symbolic search with rich information extracted from the geometric level through culprit detection mechanisms.