FLINK – Feedbackgestützte Lernförderung im Informatikstudium

Im Projekt FLINK ("Feedbackgestützte Lernförderung im Informatikstudium") entwickelt der Fachbereich Informatik der RPTU Kaiserslautern innovative Ansätze, um Studierende in der Studieneingangsphase individuell beim Programmieren zu unterstützen. Ausgangspunkt ist die Herausforderung, dass Studierende oft mit stark heterogenen Vorkenntnisse in der Programmierung ins Studium starten. Dies führt zu einer leistungsbezogenen Lücke, die auch nach einführenden Programmierkursen hinaus bestehen bleibt (Bui et al., 2023). Das Projekt zielt deshalb darauf ab, Wissensunterschiede durch maßgeschneidertes, lernförderliches Feedback auszugleichen. Das Projekt stütz sich dabei auf zwei zentrale Ansätze:

  • KI-gestützes Feedback: Auf der etablierten Lernplattform ExClaim werden Programmiereinreichungen automatisiert analysiert. Auf Basis umfangreicher Übungsdaten generiert das System personalisiertes Feedback, das über klassische Fehlermeldungen hinausgeht und konkrete Hinweise zu Fehlerursachen sowie nächsten Lernschritten liefert. Dabei kann bereits vor Abgabefrist Feedback generiert werden und so noch während der Bearbeitung den Lernprozess der Studierenden unterstützen.
  • Eyetracking: Weiter erforschen wir mittels Einsatz von physiologischen Markern wie z.B. Eyetracking kognitive Hürden während der Bearbeitung von Programmieraufgaben. Ziel ist es, den idealen Zeitpunkt für Hilfestellungen zu ermitteln und so Lernblockaden frühzeitig lösen zu können.

Anders als herkömmliche Chatbots liefert unser System keine fertigen Musterlösungen, sondern regt nach dem Prinzip des Cognitive Apprenticeship zur eigenständigen Reflexion und Problemlösung an. FLINK fördert so nicht nur die fachliche Kompetenz, sondern stärkt gezielt das metakognitive Strategiewissen der Studierenden. Das Projekt steht damit exemplarisch für eine datengestützte, personalisierte und skalierbare Lernunterstützung in der modernen Hochschulbildung.

Die Plattform ExClaim wird so ausgebaut, dass das System einfach auf andere Programmiersprachen und sonstige textbasierte Abgaben übertragbar ist. Die Übertragbarkeit auf nicht textbasierten Abgaben wie bspw. Diagramme oder Bilder wird ebenfalls erforscht.

RPTU Kaiserslautern-Landau
Fachbereich Informatik

AG Fachdidaktik in der Technik
AG Softwaretechnik

Laufzeit: 01.04.2025 - 31.03.2027

Im Förderprogramm “Freiraum 2025”
der Stifung Innovation in der Hochschullehre

Bisherige Projektvorstellungen

  • Lehr-Lern-Konferenz am 12.03.2026 in Kaiserslautern
  • LearningAID am 01.09.2026 in Bochum
  • Young Researchers Symposium am 15.10.2026 in Kaiserslautern

Funktionsweise

Nachdem Studierende ihre Abgaben auf der ExClaim Plattform hochgeladen haben, können sie per Knopfdruck selbstständig formaties Feedback anfragen. Dann startet im Hintergrund ein mehrstufiger, vollautomatischer Prozess für die Feedback-Generierung (hier vereinfacht):

1. Kontext-Erfassung

Der eingereichte Programmcode wird mit der Aufgabenstellung, der Musterlösung, früheren einreichungen und relevanten Metadaten in einem Retrieval Augmented Generation (RAG)-System zusammengeführt.

2. Analyse

Ein großes Sprachmodell prüft die Abgabe auf Aufgabenerfüllung, Syntax, Programmlogik. Dabei werden auch die Kompiler-Ausgabe und (Unit-)Testergebnisse berücksichtigt.

3. Formulierung

Das Modell formuliert Feedback in wenigen Stichpunkten je Aufgabe. Vor Rückgabe prüft ein zweites Sprachmodell den Entwurf auf Einhaltung didaktische Vorgaben und verhindert Solution Leaking.

4. Bereitstellung

Schließlich wird das statische Feedback direkt in ExClaim bereitgestellt. Die Anzahl an Feedback-Generierungen pro Abgabe ist bewusst begrenzt. Nach Abgefrist wird zusätzlich automatisch summatives Feedback generiert.

Die gesamte Pipeline wird über eine datenschutzkonforme Server-Infrastruktur betrieben. Außerdem werden ausschließlich sogenannte Open Weight Sprachmodelle verwendet. Alle Daten verbleiben also in einer geschützten Umgebung. So können wir sicherstellen, dass die Feedback-Generierung datenschutzkonform und sicher abläuft.

Evaluation

Begleitet wird das Projekt durch eine formative Evaluation mit Studierenden. Die Erkenntnisse fließen direkt in die Optimierung der Aufgaben und des Feedbacks ein. Erste Einblicke konnten im Rahmen einer Pilotstudie im Sommersemester 2026 im Kontext der Vorlesung “Programmieren und Modellieren” gewonnen werden. Die daraus abgeleiteten Optimierungen werden in der zweiten Evaluationsphase im Wintersemester 2026/27 begleitend zur Vorlesung “Programmieren in C” evaluiert. Dabei werden Details der Pipeline angepasst und auch andere Sprachmodelle getestet.

Kontakt

M. Sc. Marvin Ballat
marvin.ballat(at)cs.rptu.de
0631 205 - 5970

Projektverantwortlich:

Prof. Dr. Leo van Waveren
Prof. Dr. Annette Bieniusa