Gute Argumentationsfähigkeiten sind in der heutigen Arbeitswelt sowie auch für das Studieren von entscheidender Bedeutung. Das Lehren dieser Fähigkeiten stellt jedoch eine Herausforderung in der universitären Lehre dar, da oft die notwendigen Ressourcen fehlen. Im Projekt Formatives Assessment mit Argument Mining (ForAsAM) entwickeln wir daher das online Lerntool ALure (Argumentation Learning through Failure), das Studierende beim Schreiben argumentativer Texte unterstützt und damit ihre Argumentationskompetenz fördern soll.

ALure ist so gestaltet, dass Studierende anhand eines spezifischen, stetigen, automatischen Feedbacks eigene Texte hinsichtlich der Qualität der Argumentation überprüfen und verbessern können. Das Feedback basiert auf dem Einsatz eines Verfahrens des Natural Language Processing, dem Argument Mining (AM). Das in ALure implementierte AM-Modell beinhaltet eine Analyse der Texte hinsichtlich zweier Aspekte: der Struktur der Argumente sowie dem Vorliegen von typischen Argumentationsfehlern. Diese beiden Aspekte werden den Studierenden auf ihrem individuellen Lernweg kontinuierlich zurückgemeldet. Damit werden zwei Schlüsselkompetenzen des Argumentierens angesprochen und gefördert, in welchen Studierende sehr häufig Schwierigkeiten zeigen.

Zur Evaluation von ALure wurde zudem ein zielgruppenspezifischer Test zur Messung von Argumentationskompetenzen entwickelt. Kongruent zu den in ALure geförderten Kompetenzen besteht dieser Test aus zwei Teilen. Studierende sollen 1) Argumentationsstrukturen und 2) typische Argumentationsfehler identifizieren. Die Effektivität des entwickelten Lerntools ALure für die Förderung der Argumentationskompetenz Studierender wird mittels dieses Tests in einer Pre-Posttest-Studie untersucht. Basierend auf den dabei gewonnen Erkenntnissen soll eine Weiterentwicklung von ALure stattfinden.

Das Projekt ist Teil des Projekts "Strengthening processes of enhanced educational digitalization (Speed-Up)"