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LLM-Chatbot MazeMate fördert Computational Thinking in 3D-Maze-Programmierung

Der neue Chatbot MazeMate nutzt ein großes Sprachmodell, um Studierende in einem 3‑D‑Labyrinth‑Programmierspiel zu begleiten. Durch adaptive, kontextabhängige Hilfestellungen soll er die Kernprozesse des Computational T…

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  • Der neue Chatbot MazeMate nutzt ein großes Sprachmodell, um Studierende in einem 3‑D‑Labyrinth‑Programmierspiel zu begleiten.
  • Durch adaptive, kontextabhängige Hilfestellungen soll er die Kernprozesse des Computational Thinking – wie Zerlegung, Abstraktion und algorithmisches Denken – beim Lösen…
  • In einer ersten Feldstudie wurden 247 Bachelor‑Studenten in einem regulären Kurs eingesetzt.

Der neue Chatbot MazeMate nutzt ein großes Sprachmodell, um Studierende in einem 3‑D‑Labyrinth‑Programmierspiel zu begleiten. Durch adaptive, kontextabhängige Hilfestellungen soll er die Kernprozesse des Computational Thinking – wie Zerlegung, Abstraktion und algorithmisches Denken – beim Lösen und Gestalten von Räumen fördern.

In einer ersten Feldstudie wurden 247 Bachelor‑Studenten in einem regulären Kurs eingesetzt. Die Rückmeldungen zeigten, dass MazeMate als nützlich empfunden wurde, insbesondere beim Lösen von Räumen. Beim Entwerfen von Labyrinthen wurde die Nützlichkeit etwas geringer eingeschätzt.

Eine thematische Analyse der Antworten bestätigte, dass der Bot tatsächlich die genannten CT‑Komponenten unterstützt. Gleichzeitig traten Schwächen auf: Vorschläge für das Design passten nicht immer zum Kontext, und es kam zu erfundenen algorithmischen Lösungen, die nicht funktionierten.

Die Ergebnisse unterstreichen das Potenzial von LLM‑gestützter Scaffolding‑Technologie für die Förderung von Computational Thinking. Gleichzeitig zeigen sie, welche Design‑Verbesserungen nötig sind, um MazeMate in authentischen Unterrichtssituationen noch effektiver einzusetzen.

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