%0 Journal Article
%T Adaptive R¨¹ckmeldungen im intelligenten Tutorensystem LARGO
%A Niels Pinkwart
%A Vincent Aleven
%A Kevin Ashley
%A Collin Lynch
%J E-learning and Education
%D 2009
%I FernUniversit?t Hagen, CampusSource
%X Das intelligente Tutorensystem LARGO f¨¹r die Rechtswissenschaften soll Jurastudenten helfen, Argumentationsstrategien zu lernen. Im verwendeten Ansatz werden Gerichtsprotokolle als Lernmaterialien verwendet: Studenten annotieren diese und erstellen graphische Repr sentationen des Argumentationsverlaufs. Das System kann dabei zur Reflexion ¨¹ber die von Anw lten vorgebrachten Argumente anregen und Lernende auf m gliche Schw chen in ihrer Analyse des Disputs hinweisen. Zur Erkennung von Schw chen verwendet das System Graphgrammatiken und kollaborative Filtermechanismen. Dieser Artikel stellt dar, wie in LARGO auf Basis der Bestimmung eines  Benutzungskontextes¡° die R¨¹ckmeldungen im System benutzungsadaptiv gestaltet werden. Weiterhin diskutieren wir auf Basis der Ergebnisse einer kontrollierten Studie mit dem System, welche mit Jurastudierenden an der University of Pittsburgh stattfand, in wie weit der automatisch bestimmte Benutzungskontext zur Vorhersage von Lernerfolgen bei Studenten verwendbar ist.
%K e-learning
%K tutoring systems
%K learning management system
%K intelligente Tutorensysteme
%K juristische Argumentation
%U http://eleed.campussource.de/archive/5/1608/