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Intelligente Tutorsysteme, auch kurz ITS genannt, sind Systeme die den Lernenden bei der Aneignung eines Lernstoffes intelligent unterstützen. Unter intelligent ist zu verstehen, dass sie die Erarbeitung und Präsentation des Lernstoffes individuell auf den Lernenden anpassen. Diese Systeme bestehen aus vier Bausteinen. Das wäre zunächst einmal das Wissensmodell. Dieses Modell beinhaltet das Wissen des Systems selbst. Das heißt, alle Daten und Fakten die dem System zur Verfügung stehen, um komplexe Fragen und Aufgaben erstellen zu können. Außerdem ist das Lernermodell zu nennen, das den aktuellen Wissensstand der Lernenden diagnostiziert. Der dritte Baustein von ITS ist die didaktische Komponente. Diese gibt die Strategie für die Dialoge zwischen dem System und den Lernenden vor, sodass sich ein sinnvoller Aufbau des Dialogs ergibt. Als letzter Baustein ist die Benutzerschnittstelle enthalten. Hier findet die Kommunikation mit den Lernenden statt ((vgl. Harrer 2000, S. 13. URL: http://mediatum.ub.tum.de/doc/601663/601663.pdf)).Bei intelligenten Tutorsystemen wird, bevor der Lernende beginnt mit dem System zu arbeiten, das Vorwissen des Lernenden abgefragt um daraus ein Lernermodell zu entwickeln ((vgl. Trochim 2002 S. 13. URL: http://core.kmi.open.ac.uk/download/pdf/15986705.pdf)). Darauf aufbauend werden die Lerneinheiten für den Lernenden individuell bestimmt und die didaktisch sinnvollen Dialoge wiedergegeben. Das Ziel dabei ist die Diagnose von Fehlern im mentalen Modell der Lernenden. Diese Fehler sollen durch bestimmte Aufgaben und Fragen behoben werden ((vgl. Puppe 1992, S. 195 - 207)) ((vgl. Trochim 2002, S. 13. URL: http://core.kmi.open.ac.uk/download/pdf/15986705.pdf)).Die ersten Intelligenten TutorsystemeEines der ersten intelligenten Tutorsysteme war SCHOLAR von Carbonell und Collins ((vgl. Carbonell, J. 1970 S. 190 – 202)). Dieses System konnte dazu genutzt werden, Fakten über Südamerika zu erlernen. SCHOLAR basierte auf einem semantischen Netz als Wissensmodell dessen Dialoge von beiden Seiten, also vom Lernenden oder vom System, angestoßen werden können. Bei diesen Dialogen handelt es sich um zufällige Frage- und Antwortvorlagen bei denen die Lerninhalte interaktiv präsentiert werden. Durch die zufällige Auswahl der Fragen bzw. Antworten entwickelte sich bei diesem System ein eher unnatürlicher Dialog ((Trochim 2002, S. 14. URL: http://core.kmi.open.ac.uk/download/pdf/15986705.pdf)). Es wurde versucht, diese Problematik mit Untersuchungen realer Tutorgespräche zu verbessern.So entwickelte sich beispielsweise WHY ((vgl. Stevens/Collins 1980, S. 256 – 263)). Dieses System verwendete einen sokratischen Dialog als Lehr- und Lernmethode, also gezielte Fragen und Gegenfragen ((vgl. Maaß/Ritschl 2014)), um den Lehrstoff aus verschiedenen Perspektiven zu betrachten. Die Lernenden sollten so dazu gebracht werden, selbst eine Problemlösung zu finden bzw. sich mit der Problematik auseinanderzusetzen. Diese Strategie erlaubt die Anbindung an kognitivistische Lerntheorien, bei denen besonders Lernen durch Einsicht und durch Problemlösen im Vordergrund stehen.Trotz der Weiterentwicklung der Dialoge weist auch das ITS WHY noch Schwierigkeiten auf, vor allem da übergeordnete Lernziele fehlen. Deshalb wurden in den vergangen Jahren noch viele weitere ITS entwickelt, die  um Systeme zur Fehleranalyse und Simulationen ergänzt wurden ((vgl. Trochim 2002, S. 15-20. URL: http://core.kmi.open.ac.uk/download/pdf/15986705.pdf)).LiteraturCARBONELL, J. AI in CAI: an artificial intelligence approach to computer-assisted instruction. IEEE Transactions on Man-Machine Systems 11, 4 (1970), 190–202.HARRER, A. G. Unterstützung von Lerngemeinschaften in verteilten intelligenten Lehrsystemen. Dissertation. Institut für Informatik. TU Münschen. 2000. URL: http://mediatum.ub.tum.de/doc/601663/601663.pdf (Letzter Zugriff: 13.01.2015)MAASS, E. UND RITSCHL, K. Spectrum KommunikationsTraining sokratischer Dialog im Coaching. URL: http://www.nlp-spectrum.de/ressourcen-pool/sokratischer-dialog.html ( Letzter Zugriff: 03.12.2014)PUPPE, F. Intelligente Tutorsysteme. Informatik-Spektrum 15 (1992), 195–207QUILLIAN, M. Semantic memory. In Semantic Information Processing, M. Minsky, Hrsg. MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 1968.STEVENS, A. UND COLLINS, A. The goal structure of a Socratic tutor. In National ACM Conference (Seattle, Washington, 1977), Association for Computing Machinery, S. 256–263.TROCHIM, S.  Situiertes Lernen in Augmented-Reality-basierten Trainingssystemen am Beispiel der Echokardiographie (2002). URL: http://core.kmi.open.ac.uk/download/pdf/15986705.pdf (Letzter Zugriff: 13.01.2015)Autorenschaft: Student des Seminars "Mediendidaktik und E-Learning" (Studiengang "Digitale Medien") an der Hochschule Fulda.