Keynotes
Für die Keynotes der DELFI konnten mit Herrn Prof. Dr. Armin Weinberger (09.09.) und Frau Prof. Dr. Isa Jahnke (10.09.) zwei herausragende Forschende gewonnen werden, die das Tagungsmotto der diesjährigen DELFI aus unterschiedlichen Perspektiven mit Ihren Präsentationen adressieren. Wie in jedem Jahr, stellen die Keynotes einen Höhepunkt der Tagung dar und bieten Ihnen die Möglichkeit, sich über neueste Erkenntnisse sowie Ideen zu informieren und deren Thesen zu diskutieren.
Prof. Dr. Isa Jahnke
Biografie
Prof. Dr. Isa Jahnke ist Gründungsvizepräsidentin für Studium, Lehre und Internationales an der neugegründeten Technischen Universität Nürnberg, und dort auch Professorin für Learning Technologies. Zuvor war sie 10 Jahre im Ausland: zuletzt als Professorin und Direktorin des Information Experience Lab an der University of Missouri (2015-2021) und davor leitete sie die Forschungsgruppe Interactive Media and Learning an der Umeå Universität, Schweden (2011-2015). Sie hat zahlreiche high-quality Publikationen sowie nationale und internationale Drittmittelprojekte in Deutschland, Schweden und den USA eingeworben. Sie hat mehrere Konferenzen organisiert z.B. die ACM Group 2014 und war Präsident der AECT Division „Design & Development“ 2023/24. Seit 2025 ist sie auch im Vorstand von UniWiND (Universitätsverband zur Qualifizierung des wissenschaftlichen Nachwuchses in Deutschland) und Kuratoriumsmitglied des Deutschen Museums. Ihre Forschungsschwerpunkte drehen sich um digitale Technologien und deren Einsatz beim Lehren und Lernen, z.B. Educational Technologies, Digitales Didaktisches Design, Kreativitätsförderung in der Hochschullehre, Remote/Online Labs in Engineering Education, und Learning Experience Design (LXD). Weitere Details sind online verfügbar: www.isa-jahnke.com
Digital Learning Experience Design and Research
Abstract:
Unter Verwendung des neuen Forschungsfeldes „Learning Experience Design (LXD)“ werden Designs von digitalem Lernen – „positive or memorable experiences“ (unvergessliche Lernerfahrungen) – anhand empirischer Studien vorgestellt, z.B. in den Kontexten von Mobile-Microlearning, Games for learning, und Online-Learning. Methoden umfassen unter anderem Usability-Tests, User Experience Studies, Pre-/Post-Tests, und Follow-up Interviews. Diese werden zur Gestaltung und Erfassung von effektiven, effizienten und ansprechenden digitalen Lerndesigns verwendet. Das Design von digital learning experiences umfasst drei Dimensionen: die Interaktion von Lernenden mit den Technologien (technische Dimension), die Interaktion mit anderen Lernenden und Lehrenden vermittelt durch die Lernplattformen (soziale Dimension), und die Interaktion der Lernenden mit didaktischen Elementen eingebettet in technischen Tools (pädagogische Dimension). Es werden Erkenntnisse und Implikationen für eine "Forschung zur Verbesserung" (Research to Improve) versus "Forschung zum Beweis" (Research to Prove) diskutiert.
Prof. Dr. Armin Weinberger
Biografie
Prof. Dr. Armin Weinberger ist Leiter und Gründer der Abteilung EduTech der Universität des Saarlandes. Seine Forschungsschwerpunkte sind computerunterstütztes kollaboratives Lernen, argumentative Wissenskonstruktion, Transaktivität und Ko-Design. Armin Weinberger gründete und koordinierte die EARLI SIG Argumentation, Dialogue, and Reasoning von 2016 bis 2020, er koordinierte die CSCL-Community der ISLS von 2018 bis 2022, wurde 2025 ISLS Fellow, trat 2020 dem EARLI-Vorstand bei und wird 2025 die Präsidentschaft der EARLI übernehmen.
Towards Hybrid Intelligence in CSCL
Abstract
Hybride Intelligenz kombiniert idealerweise die Stärken menschlicher mit künstlicher Intelligenz. Dies ermöglicht ein Szenario computerunterstützten kooperativen Lernens (CSCL), in dem mehrere Lernende komplexe Aufgaben miteinander diskutieren und dabei von einem KI-basierten Agenten adaptiv unterstützt werden. Um eine Grundlage für eine solche hybride Intelligenz zu schaffen, werden wir uns mit Ansätzen zur Unterstützung von CSCL befassen, um die Lernenden zu einem Leistungsniveau zu führen, das sie ohne Unterstützung noch nicht erreichen können. Über die hybride Aufgabenverteilung hinaus werden die Erwartungen, Interpretationen und Aneignungen einer solchen KI-Unterstützung durch die Lernenden erörtert und ihre möglichen Auswirkungen auf Lernprozesse und -ergebnisse dargestellt.