@phdthesis{Brandstaetter2021,
  type      = {Master Thesis},
  author    = {Lisa Brandst{\"a}tter},
  title     = {Konzipierung und Implementierung eines Systems zur Generation von Textfeedback f{\"u}r die Beurteilung von SQL-Abfragen},
  doi       = {10.25924/opus-4273},
  pages     = {VII, 71},
  year      = {2021},
  abstract  = {Beim Online-Lernen ist es wichtig, angemessenes Feedback zu geben, damit der Sch{\"u}ler aus seinen Fehlern lernen und sich weiterbilden kann. Oft besteht Feedback nur aus ungen{\"u}genden Informationen, wie etwa nur aus den Worten „Richtig“ oder „Falsch“, mit denen der Sch{\"u}ler nicht viel anfangen kann und somit nicht aus seinen Fehlern lernen kann. Ein gutes Feedback bei inkorrekten Antworten enth{\"a}lt wichtige Informationen, warum eine Antwort oder Aktion falsch ist und wie sie verbessert werden kann. Bei korrekten Antworten ist ein Lob oder eine Anerkennung der richtigen Antwort ebenfalls f{\"o}rdernd. In dieser Arbeit wird das Feedback des Systems XData, welches f{\"u}r das Erlernen von SQL (Structured Query Language) genutzt wird, verbessert. Dazu wird das aktuelle System beschrieben, um das aktuelle Feedback bei SQL-Queries beurteilen zu k{\"o}nnen. Um das aktuelle Feedback angemessen verbessern zu k{\"o}nnen, wird ein Einblick in die Themen Lernen und Feedback gegeben. Die aus den beiden Themen gewonnen Eindr{\"u}cke und Erkenntnisse werden bestm{\"o}glich f{\"u}r das zu verbessernde Feedback genutzt. Um das System und sein Feedback beurteilen zu k{\"o}nnen, sowie das verbesserte Feedback bewerten zu k{\"o}nnen, werden verschiedene SQL-Queries (Abfragen) verwendet. Es wird die Implementierung des Feedbacks durch ein Textbausteinsystem beschrieben und die verschiedenen Feedback-F{\"a}lle vorgestellt. Abschlie{\"s}end werden die Resultate beschrieben und beurteilt, sowie {\"u}ber die Ausblicke des Systems diskutiert.},
  language  = {de}
}