Wissenschaftliche Mitarbeiterin

Katharina Fleig

Katharina Fleig

Porträt von Katharina Fleig

Katharina Fleig ist seit August 2020 wissenschaftliche Mitarbeiterin und Doktorandin am IWM in der Arbeitsgruppe Multiple Repräsentationen. In ihrem Dissertationsprojekt „Die Auswirkungen KI-gestützten Feedbacks im Kontext adaptiver Lernsysteme“ untersucht sie, wie sich eine automatische Diagnose des Lernverlaufs sowie darauf aufbauende adaptive Reaktionen des Systems auf dessen Akzeptanz auswirken. Ihr Schwerpunkt liegt dabei auf der Frage, wie sprachbasiertes Feedback kognitive und metakognitive Lernprozesse beeinflussen.

Forschungsschwerpunkte:

  • Entwicklung linguistischer Modelle zur automatischen semantischen Analyse freier Texteingaben
  • Empirische Untersuchung der Wirkung adaptiven Feedbacks auf Lernerfolg und Lernprozesse

Katharina Fleig

Schleichstr. 6

72072 Tübingen

Zimmer 6.534

+49 7071 979-333k.fleig@iwm-tuebingen.de

Teil der Arbeitsgruppe

Projekt

Angezeigt werden die Projekte mit aktueller Laufzeit sowie Projekte, die in den letzten 5 Jahren stattfanden.

Publikationen

 

Artikel (peer-reviewed) | Forschungsdaten

Artikel (peer-reviewed)

  • Hoch, E., Fleig, K., & Scheiter, K. (2023). Can monitoring prompts help to reduce a confidence bias when learning with multimedia? Zeitschrift für Entwicklungspsychologie und Pädagogische Psychologie, 55(2-3), 77-90. https://doi.org/10.1026/0049-8637/a000279

    Open Access

Forschungsdaten

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Präsentationen und Konferenzen

Vorträge

  • Hoch, E., Fleig, K., & Scheiter, K. (2023, August 22–26). Monitoring in multimedia learning: Does monitoring one's learning process affect learning? 20th Biennial Conference of the European Association for Research on Learning and Instruction (EARLI). Thessaloniki, Greece. [Talk]
  • Fleig, K., Padó, U., Hoch, E., Lachner, A., & Scheiter, K. (2022, März 9-11). Evidenzbasierte Entwicklung eines KI-Systems. 9. Jahrestagung der Gesellschaft für Empirische Bildungsforschung (GEBF). Bamberg (virtuelle Konferenz). [Talk]
  • Hoch, E., Fleig, K., & Scheiter, K. (2022, August 29-31). Explicit monitoring increases learning time but not performance. European Association for Research on Learning and Instruction (EARLI). Special Interest Group (SIG) 2. Kiel. [Talk]

Posterpäsentationen

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  • Fleig, K., Hoch, E., Lachner, A., & Scheiter, K. (2024, April 11). The effects of AI-generated feedback in the context of adaptive learning systems. Closing Conference of the Human-Agent Interaction Network: Interactions with Language-Based AI. Leibniz-Institut für Wissensmedien, Tübingen. [Posterpräsentation]
  • Fleig, K., Hoch, E., Lachner, A., Padó, U., & Scheiter, K. (2022, März 30). Implementierung einer automatischen Auswertung offener Antwortformate. Jahrestagung Leibniz-Forschungsverbund Bildungspotenziale (LERN) (virtuelle Konferenz). Frankfurt am Main. [Poster Presentation]
  • Fleig, K., Hoch, E., Lachner, A., Padó, U., & Scheiter, K. (2022, April 27-29). NLP-based learner assessment for feedback generation. Retreat of the LEAD (Learning, Educational Achievement, and Life Course Development) Graduate School & Research Network. Untermarchtal. [Poster Presentation]
  • Fleig, K., Hoch, E., Lachner, A., Padó, U., & Scheiter, K. (2022, October 19-21). NLP-based learner assessment for feedback generation. Retreat of the LEAD (Learning, Educational Achievement, and Life Course Development) Graduate School & Research Network. Tübingen. [Poster Presentation]

Andere Konferenzbeiträge

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  • Fleig, K., Padó, U., Hoch, E., Lachner, A., & Scheiter, K. (2022, August 29-31). Evidence-based implementation of automatic response assessment. European Association for Research on Learning and Instruction (EARLI). Special Interest Group (SIG) 2. Kiel. [Round Table]

CV