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Title |
Das Motivationspotenzial von Spielen erschließen. Künstliche Intelligenz als Lotse im Prozess der kreativen Gestaltung von motivierenden Lerngelegenheiten |
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Authors | Bröker, Thomas ; Voit, Thomas ; Zinger, Benjamin |
Source | Schmohl, Tobias [Hrsg.]; Watanabe, Alice [Hrsg.]; Schelling, Kathrin [Hrsg.]: Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung. Chancen und Grenzen des KI-gestützten Lernens und Lehrens. Bielefeld : transcript 2023, S. 173-193. - (Hochschulbildung: Lehre und Forschung; 4) |
Document | full text (790 KB) |
License of the document | |
Keywords (German) | Kreativität; Motivation; Spiel; Design; Entwicklung; Künstliche Intelligenz; Lernmotivation; Spielerisches Lernen; Hochschule; Student; Interview |
sub-discipline | Media Education Higher Education |
Document type | Article (from a serial) |
ISBN | 978-3-8394-5769-6; 978-3-8376-5769-2; 9783839457696; 9783837657692 |
ISSN | 2749-7631; 2749-7623; 27497631; 27497623 |
Language | German |
Year of creation | 2023 |
review status | Peer-Reviewed |
Abstract (German): | Spiele bergen ein großes Motivationspotenzial. Sie zeigen, dass Menschen sich nicht nur freiwillig, sondern begeistert mit schwierigen Problemen auseinandersetzen können. Übertragen auf den Bildungskontext könnte dieses Potenzial auch das Lernen beflügeln. Der große Möglichkeitsraum des Spieldesigns überfordert Lehrende und Lernende jedoch oftmals, wenn sie ihn auf Lerngelegenheiten übertragen wollen. Künstliche Intelligenz (KI) kann einen solchen kreativen Gestaltungsprozess unterstützen. Als Teil eines methodischen Vorgehens kann sie den schwer überschaubaren Fundus spielerischer Elemente zugänglich machen. Auch ohne Spieldesignerfahrung können Lehrende und Lernende so das Potenzial von Spielen nutzen, um motivierende Lerngelegenheiten zu gestalten. Dafür haben wir in einen bereits erprobten, kreativen Arbeitsprozess, mit dem Nutzer:innen die Motivation in spielfremden Kontexten analysieren und weiterentwickeln können, eine KI eingebunden und Studierende damit in einem Seminar arbeiten lassen. Als Auftragnehmer hatten sie die Aufgabe Lerngelegenheiten motivierender zu gestalten. Anhand von Fokusgruppeninterviews haben wir explorativ untersucht, ob und wie die KI ihre Kreativität unterstützen konnte. (DIPF/Orig.) |
Abstract (English): | Games hold great motivational potential. They show that people can deal with difficult problems not only voluntarily but also enthusiastically. This potential could be used to inspire learning in educational contexts. However, the large number of possible structures provided by game design tends to overwhelm both teachers and learners when they try to transfer them to the context of learning. Artificial intelligence (AI) can support this creative design process. As part of a methodical approach, it can make the pool of game elements accessible. Even without any prior experience in game design, teachers, and learners can thus use the potential of games to create motivating learning opportunities. In a seminar with students, we integrated an AI into a tested creative workflow, where users analyze and develop motivation in non-game contexts. Using focus group interviews, we explored whether and how it could support the users’ creativity. The results show that the students used the AI to validate their ideas, and that it was predominantly perceived as supporting their creativity. (DIPF/Orig.) |
is part of: | Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung. Chancen und Grenzen des KI-gestützten Lernens und Lehrens |
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Date of publication | 09.11.2023 |
Citation | Bröker, Thomas; Voit, Thomas; Zinger, Benjamin: Das Motivationspotenzial von Spielen erschließen. Künstliche Intelligenz als Lotse im Prozess der kreativen Gestaltung von motivierenden Lerngelegenheiten - In: Schmohl, Tobias [Hrsg.]; Watanabe, Alice [Hrsg.]; Schelling, Kathrin [Hrsg.]: Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung. Chancen und Grenzen des KI-gestützten Lernens und Lehrens. Bielefeld : transcript 2023, S. 173-193. - (Hochschulbildung: Lehre und Forschung; 4) - URN: urn:nbn:de:0111-pedocs-278377 - DOI: 10.25656/01:27837 |