— Produkt – bettermarks

ADAPTIVES LERNSYSTEM FÜR MATHEMATIK

AUS FEHLERN LERNEN, AHA-EFFEKT GARANTIERT

Die Titanom Technologies GmbH blickt mit Stolz auf die langjährige und erfolgreiche Zusammenarbeit mit der bettermarks GmbH. Im Laufe dieser Partnerschaft wurden gemeinsam zahlreiche Features für das adaptive Lernsystem von bettermarks entwickelt und erfolgreich an Hunderttausende von Nutzern ausgerollt. Darüber hinaus erforschten wir verschiedene innovative Use-Cases, die dazu beitragen, die digitale Bildung von morgen weiter zu verbessern. Durch diese Kooperation konnte die Position von bettermarks als führendes Lernsystem im Fach Mathematik weiter gefestigt werden.

bettermarks GmbH

Bettermarks ist in Deutschland das führende ITS (Intelligente Tutorielle System) für Mathematik und bietet zwei Anwendungen, um Lehrkräfte gezielt zu unterstützen. „Üben & Testen“ umfasst adaptive Aufgaben, bei denen Schülerinnen und Schüler verstehensorientierte Rückmeldungen erhalten, während Lehrkräfte übersichtliche Auswertungen bekommen. „Unterrichten“ bietet interaktive Tafelbilder für den Unterrichtseinstieg, Beispiele und Merksätze zur Sicherung des Gelernten, adaptive Aufgaben zur Übungsvertiefung, offene Aufgaben für höhere Anforderungsbereiche sowie Tests zur Leistungsüberprüfung. Getrieben von der Vision, das Lernen einfacher zu machen, entschied sich bettermarks 2021, in einer partnerschaftlichen Zusammenarbeit mit Titanom an KI-gestützten, adaptiven Bildungsmedien zu entwickeln.

Adaptive Bildungsmedien für den Schulunterricht

Häufig sind Schülerinnen und Schüler nicht in der Lage, die Schulmathematik eigenständig zu erlernen – hierbei handelt es sich um das Fach mit dem höchsten Förderbedarf. Um ihnen zu ermöglichen, eigene Fehler zu erkennen und zu korrigieren, hat bettermarks ein Intelligentes Tutorielles System entwickelt. Dieses System ist fähig, über 2000 Fehlermuster zu identifizieren und jeweils passendes Feedback zu liefern. Es erkennt Wissenslücken und schlägt vollautomatisiert Übungsserien vor – aus einem Fundus von fast 200.000 unterschiedlichen Aufgaben, die gezielt die Schwachstellen des Lernenden trainieren. Auf diese Weise können Schülerinnen und Schüler eigenständig aus ihren Fehlern lernen und bleiben nicht an einer Stelle stecken.

DAS IST DAS PRODUKT

Im Zuge der Erforschung lernwirksamer Anwendungsszenarien von künstlicher Intelligenz haben die bettermarks GmbH und die Titanom Technologies GmbH über die Jahre hinweg verschiedene Forschungsprojekte initiiert. Dazu gehörten die Analyse von Feedback- und Analysemethoden für Freitexteingaben, die KI-basierte Aufgabengenerierung zur Beschleunigung der Redaktionsprozesse, kompetenzbasierte Lernstandsmessungen sowie die Anreicherung von Metadaten zu einzelnen Aufgaben anhand der Nutzungsdaten der Endanwender und vieles mehr.

Die Ergebnisse dieser Forschungsarbeiten wurden in Zusammenarbeit mit den Teams der Titanom Technologies GmbH und den bestehenden Teams der bettermarks GmbH in die Plattform integriert und an zahlreiche Nutzer ausgerollt. Hierzu wurden schnell Prototypen entwickelt, mit Nutzergruppen getestet, angepasst und anschließend in die bestehende Infrastruktur überführt.

Analyse von Freitexteingaben: Neben der regelbasierten Bewertung von Schülereingaben im Kontext von Zahlen und geometrischen Formen ergeben sich neue Möglichkeiten für Aufgabentypen und Unterrichtsfächer, sobald Freitexteingaben validiert werden können. Die hierfür erforderlichen Technologien und didaktischen Grundlagen wurden in kollaborativer Arbeit konzipiert und umgesetzt.

KI-basierte Aufgabengenerierung: Für die Erstellung und Parametrisierung adaptiver Übungsaufgaben ist manueller Programmieraufwand erforderlich, um die Logiken innerhalb der Aufgaben formal zu definieren. Dieser Aufwand stellt einen signifikanten Teil des Redaktionsprozesses dar und kann durch den Einsatz verschiedener, auf Sprachmodellen basierender Tools effizienter gestaltet werden.

Kompetenzbasierte Lernstandmessungen: Neben den Wissenslücken, die bereits durch das bettermarks-System erkannt werden, ermöglicht ein BKT-Modell (Bayesian Knowledge Tracing) eine Messung, die beschreibt, auf welchem Niveau eine bestimmte Fertigkeit von einem Schüler beherrscht wird. Auf Basis dieser Information können gezielt Aufgaben ausgewählt werden, die den Schüler fördern, ohne ihn zu unter- oder zu überfordern. Zudem können Lehrkräfte mithilfe von kompetenzbasierten Reportings ein tieferes Verständnis über ihre Klasse erlangen und ihren Unterricht dementsprechend ausrichten.

Metadatenanreicherung: Basierend auf anonymisierten Bearbeitungsdaten der Übungsaufgaben können Metadaten generiert werden, wie beispielsweise die kontextualisierte Lösungswahrscheinlichkeit, Komplexität oder die prozessuale Kompetenz, auf die eine Aufgabe einzahlt. Hierfür wurden verschiedene traditionelle und KI-basierte Verfahren entwickelt, um diese Daten automatisiert zu erfassen. Die dadurch gewonnenen Erkenntnisse sind sowohl für die Produktentwicklung als auch für die Redaktion sehr wertvoll.

Christophe Speroni
CMO / CIO,
bettermarks GmbH

Titanom unterstützt bettermarks bei der Entwicklung eines revolutionären adaptiven Lehrwerks, welches sich aktuellster Methoden des Machine Learnings / Natural Language Processings bedient. Die Mitarbeiter von Titanom zeichnet aus, dass sie herausragende technische Expertise und nutzer-zentrierte Produkt-Entwicklungsmethodik miteinander verbinden. Hiermit passen sie perfekt zu unserer Philosophie. Dies hat uns ermöglicht, das Potenzial der Technologien besser zu nutzen und noch schneller zu beeindruckenden Ergebnissen zu kommen.

Alexander Berkov
Web Developer,
Titanom Technologies

In der Zusammenarbeit mit bettermarks freue ich mich besonders darüber, dass ich als junges Teammitglied einen offenen und ehrlichen Austausch über neue Technologien und Ideen mit dem erfahrenen Team von bettermarks führen kann. Durch die enge Zusammenarbeit mit den Produktmanagern und UX-Designern kann ich einen Beitrag zum Produkt leisten, der über meine Pull-Requests hinausgeht. Zudem beeindruckt mich an bettermarks, wie durchdacht der Prozess der Contenterstellung aufgesetzt wurde, sodass Content-Autoren ohne umfangreiches technologisches Vorwissen abwechslungsreiche, digitale Aufgaben mit adaptiven Validierungslogiken entwickeln können. Ich bin sehr dankbar, in diesem produktiven Umfeld bei der Erschaffung von innovativen Bildungsmedien mitwirken zu dürfen.

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