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Beschreibung
Der Einsatz von Conversational AI (CAI) im Bildungsbereich verspricht individualisierte Lernunterstützung, doch es fehlt Wissen, wie sie sich entlang pädagogischer Lerntaxonomien gestalten lässt. Nach dem Paradigma der Design Science Research zeigt diese Arbeit, wie Anwendungen von Conversational AI Lernprozesse über die gesamte Bloom’s Revised Taxonomy von Recall bis Creation verbessern.
Zunächst synthetisiert eine systematische Literaturanalyse 56 Design Features und ordnet sie entlang der Bloom’s Revised Taxonomy. Eine semesterbegleitende Longitudinalstudie mit dem Learning Companion „Alex” prüft, ob ihre Umsetzung in eine Anwendung den Lernerfolg messbar steigert. Die Testgruppe erreicht 61,25 statt 45,25 von 90 Prüfungspunkten, wobei Motivation und Zeitmanagement als Mediatoren wirken und 83,7 Prozent der Varianz erklären. Die zentrale Rolle der Motivation wird anschließend in einer Feldstudie untersucht. Eine an den Hexad Archetypen ausgerichtete Gestaltung steigert intrinsische und extrinsische Motivation signifikant und macht den Mediator bewusst gestaltbar. Von dort führt die Arbeit zu den höheren Denkprozessen, wo das Artefakt „LUCIA” entlang der Bloom’s Revised Taxonomy instanziiert und im Hochschulkontext mit hoher Nutzerakzeptanz evaluiert wird, wobei das Design Knowledge bis in analyze, evaluate und create trägt. Für die Integration in die Praxis rahmt eine Serviceperspektive die Anwendung als Education as a Service und nutzt das Value in Interaction Modell, um die Taxonomiestufen über die Ebenen Relationship, Matching und Service als Lernservice zu interpretieren. Eine fallübergreifende Analyse dreier Anwendungsgenerationen verdichtet die Ergebnisse zu einer Matrix kritischer Erfolgsfaktoren und erklärt, warum die registrierte Nutzung von unter 6 auf rund 90 Prozent stieg , denn die Adaption entsteht auch durch die Transformation des Lernservices und die organisatorische Integration, nicht nur durch die Oberfläche allein.
Die Arbeit verknüpft Design Knowledge erstmals systematisch mit einer Lernzieltaxonomie und liefert praxiserprobte Gestaltungsempfehlungen sowie kritische Erfolgsfaktoren für Hochschulbildung und Weiterbildung. Ihr übergreifender Beitrag ist die durchgängig belegte Gestaltung, Wirkung und nachhaltige Instanziierung von CAI, vom Erinnern bis zum kreativen Erschaffen.
Schlagwörter: Conversational AI, Bloom’s Taxonomy, Design Science Research, Conversational Agent, Value in Interaction, kritische Erfolgsfaktoren
