Adaptiven Mathe-Tutor für ein Berliner EdTech-Scale-up prototypisieren
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Baue einen Mathe-Tutor mit BKT-Modell und Fehlerklassifikator. Erstelle einen A/B-Studienplan. Erhalte ein verifizierbares Zertifikat.
Das Szenario
Das Scale-up zählt rund 220 Mitarbeitende, hat etwa 180.000 zahlende Familien im DACH-Raum und steht im Wettbewerb mit größeren US-amerikanischen Anbietern, die mit Sprachmodellen aggressiv expandieren.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Wie sieht ein adaptiver Bruchrechnungs-Tutor-Prototyp aus, der in einem 4-wöchigen A/B-Test glaubwürdig gegen das statische Übungssystem antreten kann?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Bayes'sches Knowledge-Tracing auf einen realen Aufgabenpool anwenden und Grenzen verstehen
- Ein intelligentes Tutor-System mit klar getrennten pädagogischen Modulen bauen
- Eine A/B-Studie mit Stichprobengrößen-Berechnung und vorab definierten Metriken entwerfen
- Lernforschungs-Befunde gegenüber einer nicht-technischen Geschäftsführung verteidigen
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Studienzuordnung folgt in Kürze.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
- Intelligent Tutoring
Apply intelligent tutoring to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Knowledge Tracing
Apply knowledge tracing to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Experiment Design
Apply experiment design to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Python
Write clean, efficient Python for data processing, automation, and backend services.
- Educational Data Mining
Apply educational data mining to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Ab Testing
Apply ab testing to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Applied AI Scientist
Knowledge-Tracing-Modelle auf einen realen Lerndatensatz anzuwenden und in eine A/B-Studie einzubetten ist genau die Brücke zwischen Forschung und Produkt, die Applied AI Scientists in EdTech-Unternehmen verantworten.
Dieses Projekt schärft
- knowledge-tracing
- experiment-design
- educational-data-mining
Data Scientist
Stichprobengrößen-Berechnung, A/B-Studien-Design und Modell-Validierung an realen Lernverläufen sind das Tagesgeschäft eines Data Scientists in einem EdTech-Scale-up.
Dieses Projekt schärft
- ab-testing
- educational-data-mining
- python
ML-Forscher:in
Pädagogische Module aus der Lernforschungs-Literatur abzuleiten und in einem Prototyp zusammenzuführen ist die translatorische Arbeit, die ML-Forscher:innen in angewandten Lern-Teams leisten.
Dieses Projekt schärft
- intelligent-tutoring
- knowledge-tracing
- experiment-design
Noch eine Sache