Das Lerntool „ArgueLearn – Adaptives Lernen von Argumentationsfähigkeiten basierend auf Künstlicher Intelligenz“ wurde mit den Projektmitarbeitern Prof. Matthias Söllner (Fachgebietsleiter Wirtschaftsinformatik und Systementwicklung der Universität Kassel), Thiemo Wambsganss und Christina Niklaus (Universität St. Gallen) entwickelt. Es bietet eine individuelle Schreibunterstützung für Studierende, um ihre Argumentationstechniken zu verbessern und basiert auf Techniken des Maschinellen Lernens und Natural Language Processing.

Denn Fähigkeiten und Kompetenzen, die über die reine Reproduktion von Wissen hinausgehen, werden immer wichtiger. Dazu gehört insbesondere die Fähigkeit, logisch und strukturiert zu argumentieren. Allerdings sind Dozierende sowohl örtlich als auch zeitlich darin limitiert, Studierenden kontinuierlich individuelles Feedback auf ihre Texte zu geben. Dies erschwert einen kontinuierlichen Lernprozess. An dieser Stelle kann "ArgueLearn" Abhilfe schaffen. Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz erlaubt es, Studierenden individuelles formatives Argumentationsfeedback unabhängig von Ort und Zeit des Lehrenden zu geben. Auf diese Weise wird die Fähigkeit der Studierenden zur logischen und strukturierten Argumentation skalierend gefördert. Studierende können „ArgueLearn“ web-basiert auf verschiedenen Endgeräten aufrufen. Die Nutzung ist simpel und intuitiv gestaltet und ermöglicht Studierenden mit unterschiedlichem Lernstand, unterschiedliche Level von Argumentationsfeedback.

„Das Zusammenspiel aus neusten Erkenntnissen und Algorithmen der Künstlichen Intelligenz gepaart mit einem nutzer-zentrierten Design beschreibt die Innovationshöhe der Gewinner des diesjährigen delina-Awards in der Kategorie Hochschule“, mit diesen Worten wurde die Verkündigung des Gewinners am 23. Juni 2021 des renommierten Awards für digitale Bildung delina auf der LEARNTEC 21 Messe eingeleitet. Das Projekt „ArgueLearn“ von Prof. Leimeister und Prof. Handschuh konnte die fachkundige Jury aus 22 Expertinnen und Experten aus Wissenschaft und Praxis von über 120 Einreichungen überzeugen. „ArgueLearn“ wurde unter anderem von dem Grundlagen Forschung Fond (GFF) der Universität St. Gallen finanziert und durch einen Mini-Research-Grant des Behavioral Labs der Universität St. Gallen gefördert.