The Electronic Exercise Intelligentes Lern- und Übungssystem TU Dresden, Psychologie des Lehrens und Lernens Contact: Rüdiger Krauße mail@krausze.de Stand 16. Feb 1999

Kurzbeschreibung (Auszug aus HSP-Bericht)

Tee-News

TEE - The Electronic Exercise

Bei TEE handelt es sich um ein intelligentes Lernsystem, das zur Steuerung des Lernvorgangs Knowledge spaces verwendet.

Das entsprechende Wissensgebiet wird dabei in einzelne Wissensbausteinen zerlegt, die über die Relation "Vorwissen" vernetzt sind, d.h. ein Wissensbaustein baut auf anderen Wissensbausteinen auf. Somit erhält man ein mehr oder weniger komplexes Netz von kleineren Wissenseinheiten. Zu jedem Netzknoten gibt es jeweils einen Lehrtext und eine gewisse Anzahl von inhaltlich zugeordneten Aufgaben. An Hand dieser Aufgaben, die online bearbeitet werden, kann geprüft werden, ob der Lernende den Stoff des Wissensbausteins verstanden hat, und je nach dem werden weitere Wissensbausteine zum bearbeiten freigegeben oder er wird zurück auf andere Kapitel verwiesen. Dabei ist die oben erwähnte Wissenstruktur ständig als Diagramm präsent. Der Lernende kann also seinen persönlichen Weg im Wissensnetz verfolgen, er kann das Diagramm jedoch auch zum Navigieren innerhalb der Struktur verwenden.

Dies ist aber nicht die einzige Möglichkeit, mit TEE zu arbeiten. Wahlweise kann man auch ohne Aufgaben lösen zu müssen durch die Lehrtext-Seiten blättern oder z.B. nach dem Prinzip von intelligent tutorial systems rasch seinen eigenen Wissensstand innerhalb der Wissensstruktur ermitteln und dann erst mit dem eigentlichen Lernprozeß beginnen.

Momentan ist TEE in der Version 0.2 als System von dynamischen HTML-Dokumenten unter Verwendung von Java Script realisiert. Das Arbeiten mit TEE erfolgt dementsprechend in einem Internet-Browser, der allerdings mindestens der vierten Generation angehören muß. Ein Netzzugriff ist nicht erforderlich, es kann auch offline gearbeitet werden.

Dieses Dateisystem wird automatisch aus einer Menge von Quell-Dateien generiert, welche entweder HTML-Dokumente oder einfache lesbare Text-Dateien sind. Damit ist die Wartung der Daten relativ einfach. Die Trennung von inhaltlichen Wissensdaten und dem Metawissen (Struktur der Wissensbausteine) ist dabei relativ konsequent realisiert. Zu jedem Wissensgebiet sind folgende Quellen erforderlich: eine Steuerdatei, die die Wissensstruktur enthält, zu jedem Wissensbaustein einen Lehrtext als HTML-Dokument und eine kleine Textdatei, die als Liste die zugehörigen Aufgaben enthält. Die einzelnen Aufgaben müssen jeweils im EF-Format vorliegen. Sie werden während des Generierungsprozesses in HTML umgewandelt, damit sie später innerhalb des Browsers bearbeitet werden können.