Die Coronavirus-Krise hat den dringenden Bedarf geweckt, Schüler*innen beim Lernen durch digitale Technologien zu unterstützen. Digitale Technologien können sich auch an das Wissen und die Fähigkeiten der Lernenden anpassen und ihnen adaptiv Lernmaterialien und Anweisungen zur Verfügung stellen, die auf ihre Kompetenzen zugeschnitten sind. Dies setzt jedoch voraus, dass die digitale Lernumgebung in der Lage ist, das Verständnis und die Leistung der Lernenden während des Lernprozesses zu modellieren und Vorhersagen über den potenziellen Fortschritt jedes einzelnen Lernenden während der Lernaktivität zu treffen.
Ziel dieses Projekts ist es, theoretische und methodische Grundlagen für die adaptive Unterstützung von Lernenden im mathematisch-naturwissenschaftlichen Unterricht zu schaffen. Zu diesem Zweck kombiniert das Projekt vier Forschungsstränge:

1) Entwicklung digitaler Lernmaterialien, die auf Lernfortschritten in Mathematik, Biologie, Chemie oder Physik basieren.

2) Sammlung authentischer Daten von Schüler*innen, die sich mit diesem Lernmaterial beschäftigen, um Vorhersagemodelle darüber zu entwickeln, wie sich die Kompetenzen der Lernenden im Laufe der Zeit entwickeln.

3) Rekonstruktion der Lernpfade der Lernenden und schließlich

4) Untersuchung der Wirksamkeit der verschiedenen Lernpfade und der entwickelten didaktischen Unterstützung, die den Lernenden hilft, ihre Lernziele zu erreichen.