Adaptivity in learner-teacher interaction

In sozialen Interaktionen zwischen menschlichen Lernenden und Lehrenden ist es von zentraler Bedeutung, dass die Lehrperson ein Modell des Lernenden entwickelt – ein Modell, das Wissen, Motivation und Emotionen des Lernenden berücksichtigt. Dieses Modell ermöglicht, Aufgaben sowie Lernunterstützung gezielt an den Lernenden anzupassen. Im Gegenzug muss der Lernende ein Modell des Lehrenden entwickeln, das Rückschlüsse zulässt auf das Wissen, den Lehrstil sowie individuelle Unterschiede wie Vertrauenswürdigkeit oder Geduld der Lehrperson.

Die Entwicklung eines solchen gegenseitigen Verständnisses ist ein Kernbestandteil erfolgreicher sozialer Interaktionen in Lernkontexten. Empirisch ist jedoch bislang unzureichend erforscht, wie Lernende und Lehrende solche gegenseitigen Modelle entwickeln – und damit, wie adaptive soziale Interaktionen aufgebaut werden können (Corno, 2008). In der Robotik hingegen kann man die Eigenschaften synthetischer Lern- und Lehragenten gezielt verändern und anpassen. Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage, wie Lernende und Lehrende optimal an Anforderungen der Aufgabe, an den aktuellen Kontext und an spezifische Merkmale ihrer Interaktionspartner*innen angepasst werden können.

In diesem Projekt bauen wir auf Erkenntnissen vorheriger Projekte (Exzellenzcluster SCIoI, Project P06 & Project P31) auf und untersuchen, ob und wie Prinzipien adaptiver Lehrstrategien auf soziale Interaktionen zwischen Menschen und künstlichen Agenten (Human-Robot Interaction, HRI) sowie zwischen künstlichen Agenten (Robot-Robot Interaction, RRI) übertragen werden können.

Unsere Forschungsfragen im Teilprojekt der Schulpädagogik/ Empirischen Unterrichtsforschung sind:

• Inwiefern lassen sich Prinzipien adaptiven Lehrens und Lernens, wie sie in der Instruktionspsychologie beschrieben werden, auf soziale Interaktionen zwischen Menschen und künstlichen Agenten übertragen?
• Wie entwickeln Lernende und Lehrende in sozialen Interaktionen gegenseitige mentale Modelle voneinander, und welche kognitiven, motivationalen und emotionalen Prozesse steuern diese Adaptivität?
• Wie beeinflussen situative Faktoren die Auswahl und Wirksamkeit adaptiver Lehrstrategien?

Das DFG-geförderte Forschungsprojekt ist Teil des Exzellenzclusters „Science of Intelligence” (SCIoI: www.scienceofintelligence.de) der Technischen Universität Berlin und der Humboldt-Universität Berlin in Zusammenarbeit mit der Universität Potsdam, der Freien Universität Berlin, der Charité – Universtätsmedizin Berlin und des Max Planck Institute for Human Development.

Das Projekt wird in Kooperation zwischen dem Arbeitsbereich Schulpädagogik/ Empirische Unterrichtsforschung an der Universität Potsdam (Prof. Dr. Rebecca Lazarides) und dem Fachgebiet Adaptive Systeme an der Humboldt-Universität zu Berlin (Prof. Dr. Verena V. Hafner) durchgeführt.

Mehr Informationen zum Projekt finden sich hier:

https://www.scienceofintelligence.de/research-projects/project_50/

Ackermann, H., Lange, A. L., Hafner, V. V., & Lazarides, R. (2025). How adaptive social robots influence cognitive, emotional, and self-regulated learning. Scientific Reports, 15, 6581. https://doi.org/10.1038/s41598-025-91236-0

Ackermann, H., Henke, A., Chevalère, J., Yun, H. S., Hafner, V. V., Pinkwart, N., & Lazarides, R. (2025). Physical embodiment and anthropomorphism of AI tutors and their role in student enjoyment and performance. npj Science of Learning, 10(1). https://doi.org/10.1038/s41539-024-00293-z