ActiveMath - generation and reuse of interactive exercises using domain reasoners and automated tutorial strategies

Abstract

In this thesis we present an approach to interactive exercises for mathematical domains. We have defined a generic knowledge representation for multi-step interactive exercises and developed the exercise sub-system within the ActiveMath learning environment. In order to achieve deep domain diagnosis and automated feedback generation in multiple mathematical domains, a distributed semantic evaluation service architecture was developed. This architecture allows to remotely query multiple domain reasoning services using a domain-independent query format. In our approach, we allow for hand-crafted exercises for which we provide authoring tools, as well as fully or partially automatically generated exercises. We have also built an extensible framework for tutorial and presentation strategies, which allows for reusing the same exercise with different strategies.

In dieser Arbeit wird ein Ansatz für interaktive Übungsaufgaben für mathematische Domänen vorgestellt. Wir haben eine generische Wissensrepräsentation für die mehrschrittigen, interaktiven Aufgaben definiert und ein Übungsaufgabenmodul der Lernplattform ActiveMath entwickelt. Um die tiefe Diagnose der Lerneraktionen und die automatische Feedback-Generierung für eine Mehrzahl der mathematischen Domänen zu erreichen haben wir eine Service-Architektur für verteilte semantische Auswertungen entwickelt. Diese Architektur erlaubt Fernanfragen an eine Mehrzahl der "domain reasoning services" mittels eines domäne-unabhängigen Anfrageformats. Bei unserem Ansatz erlauben wir die manuelle Erzeugung von Aufgaben und bieten dafür Autorentools an, so das die Aufgaben manuell, aber auch ganz oder zum Teil automatisch generiert werden. Wir haben auch ein erweiterbares Framework für tutoriellen und Präsentationsstrategien entwickelt, das es ermöglicht, die gleiche Aufgabe mit mehreren Strategien wiederzuverwenden.