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Auflistung nach Autor:in "Ashley, Kevin"

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  • Konferenzbeitrag
    Schwachstellenermittlung und Rückmeldungsprinzipen in einem intelligenten Tutorensystem für juristische Argumentation
    (DeLFI 2006, 4. e-Learning Fachtagung Informatik, 11. - 14. September 2006, in Darmstadt, Germany, 2006) Pinkwart, Niels; Aleven, Vincent; Ashley, Kevin; Lynch, Collin
    Dieser Artikel stellt ein intelligentes Tutorensystem für die Rechtswissenschaften vor. Das System, welches bisher im Rahmen von einigen Pilotstudien getestet wurde, soll Jurastudenten helfen, vor Gericht notwendige Argumentationsstrategien zu lernen. Im verwendeten Ansatz werden Gerichtsprotokolle als Lernmaterialien verwendet: Studenten annotieren diese und erstellen graphische Repräsentationen des Argumentationsverlaufs. Das System kann dabei zur Reflexion der von Anwälten vorgebrachten Argumente anregen und Lernende auf mögliche Schwächen in ihrer Analyse des Disputs hinweisen. Dies geschieht grö tenteils in Form von Aufforderungen zur Selbsterklärung - eine für präzisere Rückmeldungen notwendige exakte Definition von Korrektheit ist in der betrachteten Domäne oft nicht möglich. Zur Erkennung von Schwächen verwendet das System Graphgrammatiken und kollaborative Filtermechanismen. Die Prioritätsbestimmung für Rückmeldungen, welche in diesem Artikel genauer dargestellt wird, berücksichtigt mehrere Faktoren des Benutzungskontextes.
  • design
    Student´s Usage of Multiple Linked Argument Representations in LARGO
    (Mensch und Computer 2007: Interaktion im Plural, 2007) Pinkwart, Niels; Lynch, Collin; Ashley, Kevin; Aleven, Vincent
    The intelligent tutoring system LARGO allows law students to annotate a transcript of an oral argument using diagrams which can be linked to text portions. LARGO analyzes diagrams and gives feedback to support students’ reflection. The feedback mechanisms rely on certain hypotheses about the interaction between the student and the system. In particular, a linear working mode (from beginning to end of the transcript) and a consistent and correct linking of diagram elements to the text are assumed. Based on an empirical study, this paper argues that the design of LARGO is functional and that the central interaction hypotheses are confirmed