CTGraph: Graph-Level-Encoding profiliert Lernverhalten im Online‑Lernen

Die zunehmende Verbreitung von Intelligent Tutoring Systems (ITS) hat das Bildungssystem revolutioniert, birgt jedoch die Gefahr, bestehende Leistungsunterschiede zu verschärfen. Um dem entgegenzuwirken, wird die präzise Profilierung von Lernenden immer wichtiger. Sie ermöglicht es, Fortschritte zu verfolgen, Lernschwierigkeiten frühzeitig zu erkennen und gezielt zu intervenieren.

In der aktuellen Studie wird CTGraph vorgestellt – ein selbstlernendes, graphbasiertes Verfahren, das das Lernverhalten und die Leistung von Studierenden auf einer höheren Ebene erfasst. Durch die Analyse von Lernpfaden, Inhalteabdeckung, Lernintensität und Konzeptkompetenz liefert CTGraph einen ganzheitlichen Überblick über die Lernreise jedes Schülers.

Die Experimente zeigen, dass CTGraph nicht nur individuelle Lernmuster erkennt, sondern auch vergleichende Analysen zwischen unterschiedlichen Lerngruppen ermöglicht. So lassen sich genau bestimmen, wann und wo Lernende Unterstützung benötigen. Diese Erkenntnisse geben Lehrkräften wertvolle Einblicke und eröffnen neue Möglichkeiten für maßgeschneiderte Fördermaßnahmen.

Mit CTGraph erhalten Pädagogen ein leistungsstarkes Werkzeug, um Lernschwierigkeiten frühzeitig zu identifizieren und gezielte Interventionen zu planen. Das Ergebnis ist ein inklusiveres Lernumfeld, in dem jeder Schüler die Chance hat, sein volles Potenzial zu entfalten.