Peer-Tutoring kann das Lernen verbessern, indem es die Lernenden zum Nachdenken anregt. Um beurteilen zu können, ob Peer-Interaktionen lernfördernd sind, und um entsprechende Peer-Tutoring-Unterstützung anbieten zu können, stellt sich die Frage, welche Dialogtypen im Tutorium am stärksten mit dem Lernen der Studierenden zusammenhängen Fortschritte in der Analyse des kollaborativen Lernens ermöglichen es, die auf maschinellem Lernen basierende Klassifizierung von Dialogen mit der kognitiven Modellierung von feinkörnigen Lernprozessen während des Problemlösens zu verbinden, um diese Frage zu klären. Wir schätzen ab, wie sehr sich Schüler, die von Gleichaltrigen unterrichtet werden, in einem kollaborativen Tutorensystem zum Lösen linearer Gleichungen in der K-12-Mathematik in Abhängigkeit von den Dialogtypen, an denen sie beteiligt sind, verbessern. In dieser Arbeit wird ein zuverlässiger BERT-Klassifikator mit einer Genauigkeit von fast 80\% entwickelt, um Chat-Nachrichten während des Peer-Tutoring in minimale, förderliche und konstruktive Nachrichten zu klassifizieren, die als Unterrichtsfaktoren dienen. Basierend auf den Daten von 394 Studenten war der Dialog mit dem Peer-Tutor selten. Nur 8\% der Problemlösungsschritte des Tutors wurden von Chatnachrichten des Peer-Tutors begleitet. Dennoch war ein förderlicher Tutorendialog mit einer erhöhten Lernrate der TutorInnen verbunden. Ein als konstruktiv eingestufter Tutorendialog war dagegen mit einer geringeren Lernrate verbunden. Die Inhaltsanalyse deutete darauf hin, dass solche Dialoge häufig falsche Lösungen verstärkten, Antworten verrieten oder in keinem Zusammenhang mit dem Lehrinhalt standen. Daher könnte die Berücksichtigung von Problemlösungskontexten die Bewertung des Peer-Tutoring-Dialogs verbessern. Die Tatsache, dass die Peer-Tutoren nur wenig Dialog führen, könnte auf die hohen kognitiven Anforderungen zurückzuführen sein, die das Erlernen des Tutorentums mit sich bringt, während sie gleichzeitig die Inhalte lernen, die sie unterrichten. Die Unterstützung von Peer-Tutoren bei der Durchführung eines konstruktiven Dialogs könnte den Lernerfolg der Tutoren verbessern.
Borchers, C., Yang, K., Lin, J., Rummel, N., Koedinger, K. R., & Aleven, V. (2024). Die Kombination von Dialog-Akten und Skill Modeling: What Chat Interactions Enhance Learning Rates During AI-Supported Peer Tutoring? Proceedings of the 17th International Conference on Educational Data Mining (EDM). Atlanta, GA, USA.
Die Veröffentlichung ist in den Proceedings der EDM Konferenz zu finden:
https://educationaldatamining.org/edm2024/proceedings/2024.EDM-long-papers.10/index.html