@mastersthesis{Onwumere2026,
  type      = {Master Thesis},
  author    = {Onwumere, Chisom},
  title     = {Beyond Polishing: An Exploratory Comparison of Editor- and Challenger-Style AI Prompts on Problem Framing in Data Science Education},
  doi       = {10.82549/opus4-2690},
  url       = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:kob7-26900},
  institution = {Institute for Web Science and Technologies},
  school    = {Universit{\"a}t Koblenz, Universit{\"a}tsbibliothek},
  pages     = {xvii, 55},
  year      = {2026},
  abstract  = {Generative KI-Tutorensysteme verfeinern {\"u}berwiegend Formulierung, Struktur und Machbarkeit der Ausgangsformulierung eines Problems durch die Studierenden. Ob KI-Unterst{\"u}tzung, die stattdessen Gegenvorschl{\"a}ge unterbreitet - alternative Problemrahmungen, Stakeholder-Perspektiven und das Hinterfragen von Annahmen -, die Originalit{\"a}t der resultierenden Problemformulierung ver{\"a}ndert, ist eine offene empirische Frage f{\"u}r die Datenwissenschaftsausbildung. Diese Arbeit untersucht diese Frage in einer explorativen Studie mit dreißig Masterstudierenden der Universit{\"a}t Koblenz. Jede Teilnehmerin und jeder Teilnehmer interagierte mit einer eigens entwickelten Web-Plattform, die durch drei aufeinanderfolgende Phasen f{\"u}hrte: eine Editor-KI-Phase, eine Challenger-KI-Phase und eine abschließende KI-freie Synthese. Das Endthema wurde auf vier Dimensionen (Originalit{\"a}t, Machbarkeit, Begr{\"u}ndungsqualit{\"a}t, Klarheit) von einer dom{\"a}nenkundigen Person sowie von einem LLM-Zweitbewerter (Anthropic Claude), beide verblindet f{\"u}r die Gruppenzugeh{\"o}rigkeit, bewertet. Da das urspr{\"u}nglich geplante kontrollierte Crossover-Design nicht umgesetzt werden konnte, wurden die Teilnehmenden post-hoc in eine Editor-beeinflusste und eine Challenger-beeinflusste Gruppe sortiert, basierend auf triangulierten Selbstauskunfts- und Pr{\"a}ferenzdaten. Themen aus der Challenger-beeinflussten Gruppe erhielten deutlich h{\"o}here Originalit{\"a}tsbewertungen (Cohens d = 3.67, 95\% KI [2.50, 4.84]); Themen aus der Editor-beeinflussten Gruppe waren machbarer und klarer formuliert. Ein unerwarteter Sekund{\"a}reffekt zeigte sich zugunsten der Challenger-beeinflussten Gruppe in der Begr{\"u}ndungsqualit{\"a}t. Aufgrund der post-hoc definierten Gruppen und der festen Reihenfolge sind diese Ergebnisse als Assoziationen, nicht als kausale Wirkungen, zu lesen. Die Arbeit liefert empirische Hinweise, methodische Dokumentation eines hybriden Mensch-LLM-Bewertungsverfahrens und Designhinweise f{\"u}r Bildungs-KI-Werkzeuge.},
  language  = {en}
}