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Educational robotics is an innovative approach to teaching and learning a variety of different concepts and skills as well as motivating students in the field of Science, Technology, Engineering, and Mathematics (STEM) education. This especially applies to educational robotics competitions such as, for example, the FIRST LEGO League, the RoboCup Junior, or the World Robot Olympiad as out-of-school and goal-oriented approach to educational robotics. These competitions have gained greatly in popularity in recent years and thousands of students participate in these competitions worldwide each year. Moreover, the corresponding technology became more accessible for teachers and students to use it in their classrooms and has arguably a high potential to impact the nature of science education at all levels. One skill, which is said to be benefitting from educational robotics, is problem solving. This thesis understands problem solving skills as engineering design skills (in contrast to scientific inquiry). Problem solving skills count as important skills as demanded by industry leaders and policy makers in the context of 21st century skills, which are relevant for students to be well-prepared for their future working life in today’s world, shaped by an ongoing process of automation, globalization, and digitalization. The overall aim of this thesis is to try to answer the question if educational robotics competitions such as the World Robot Olympiad (WRO) have a positive impact on students’ learning in terms of their problem solving skills (as part of 21st century skills). In detail, this thesis focuses on a) if students can improve their problem solving skills through participation in educational robotics competitions, b) how this skill development is accomplished, and c) the teachers’ support of their students during their learning process in the competition. The corresponding empirical studies were conducted throughout the seasons of 2018 and 2019 of the WRO in Germany. The results show overall positive effects of the participation in the WRO on students’ learning of problem solving skills. They display an increase of students’ problem solving skills, which is not moderated by other variables such as the competition’s category or age group, the students’ gender or experience, or the success of the teams at the competition. Moreover, the results indicate that students develop their problem solving skills by using a systematic engineering design process and sophisticated problem solving strategies. Lastly, the teacher’s role in the educational robotics competitions as manager and guide (in terms of the constructionist learning theory) of the students’ learning process (especially regarding the affective level) is underlined by the results of this thesis. All in all, this thesis contributes to the research gap concerning the lack of systematic evaluation of educational robotics to promote students’ learning by providing more (methodologically) sophisticated research on this topic. Thereby, this thesis follows the call for more rigorous (quantitative) research by the educational robotics community, which is necessary to validate the impact of educational robotics.
Bei Lernprozessen spielt das Anwenden der zu erlernenden Tätigkeit eine wichtige Rolle. Im Kontext der Ausbildung an Schulen und Hochschulen bedeutet dies, dass es wichtig ist, Schülern und Studierenden ausreichend viele Übungsmöglichkeiten anzubieten. Die von Lehrpersonal bei einer "Korrektur" erstellte Rückmeldung, auch Feedback genannt, ist jedoch teuer, da der zeitliche Aufwand je nach Art der Aufgabe beträchtlich ist.
Eine Lösung dieser Problematik stellen E-Learning-Systeme dar. Geeignete Systeme können nicht nur Lernstoff präsentieren, sondern auch Übungsaufgaben anbieten und nach deren Bearbeitung quasi unmittelbar entsprechendes Feedback generieren. Es ist jedoch im Allgemeinen nicht einfach, maschinelle Verfahren zu implementieren, die Bearbeitungen von Übungsaufgaben korrigieren und entsprechendes Feedback erstellen. Für einige Aufgabentypen, wie beispielsweise Multiple-Choice-Aufgaben, ist dies zwar trivial, doch sind diese vor allem dazu gut geeignet, sogenanntes Faktenwissen abzuprüfen. Das Einüben von Lernzielen im Bereich der Anwendung ist damit kaum möglich.
Die Behandlung dieser nach gängigen Taxonomien höheren kognitiven Lernziele erlauben sogenannte offene Aufgabentypen, deren Bearbeitung meist durch die Erstellung eines Freitexts in natürlicher Sprache erfolgt. Die Information bzw. das Wissen, das Lernende eingeben, liegt hier also in sogenannter „unstrukturierter“ Form vor. Dieses unstrukturierte Wissen ist maschinell nur schwer verwertbar, sodass sich Trainingssysteme, die Aufgaben dieser Art stellen und entsprechende Rückmeldung geben, bisher nicht durchgesetzt haben. Es existieren jedoch auch offene Aufgabentypen, bei denen Lernende das Wissen in strukturierter Form eingeben, so dass es maschinell leichter zu verwerten ist. Für Aufgaben dieser Art lassen sich somit Trainingssysteme erstellen, die eine gute Möglichkeit darstellen, Schülern und Studierenden auch für praxisnahe Anwendungen viele Übungsmöglichkeiten zur Verfügung zu stellen, ohne das Lehrpersonal zusätzlich zu belasten.
In dieser Arbeit wird beschrieben, wie bestimmte Eigenschaften von Aufgaben ausgenutzt werden, um entsprechende Trainingssysteme konzipieren und implementieren zu können. Es handelt sich dabei um Aufgaben, deren Lösungen strukturiert und maschinell interpretierbar sind.
Im Hauptteil der Arbeit werden vier Trainingssysteme bzw. deren Komponenten beschrieben und es wird von den Erfahrungen mit deren Einsatz in der Praxis berichtet: Eine Komponente des Trainingssystems „CaseTrain“ kann Feedback zu UML Klassendiagrammen erzeugen. Das neuartige Trainingssystem „WARP“ generiert zu UML Aktivitätsdiagrammen Feedback in mehreren Ebenen, u.a. indem es das durch Aktivitätsdiagramme definierte Verhalten von Robotern in virtuellen Umgebungen visualisiert. Mit „ÜPS“ steht ein Trainingssystem zur Verfügung, mit welchem die Eingabe von SQL-Anfragen eingeübt werden kann. Eine weitere in „CaseTrain“ implementierte Komponente für Bildmarkierungsaufgaben ermöglicht eine unmittelbare, automatische Bewertung entsprechender Aufgaben.
Die Systeme wurden im Zeitraum zwischen 2011 und 2014 an der Universität Würzburg in Vorlesungen mit bis zu 300 Studierenden eingesetzt und evaluiert. Die Evaluierung ergab eine hohe Nutzung und eine gute Bewertung der Studierenden der eingesetzten Konzepte, womit belegt wurde, dass elektronische Trainingssysteme für offene Aufgaben in der Praxis eingesetzt werden können.