ALiSe setzt erstmals Computer-Adaptives Testen (CAT) vollständig in Moodle um und nutzt die Vorteile der Item-Response-Theorie (IRT) vollumfänglich aus. So stehen verschiedene Test-Strategien zur Auswahl: eine allgemeine Bestimmung der Kompetenz, eine fein-differenzierte Diagnostik einzelner Teilkompetenzen oder die Bestimmung des größten Defizits oder Stärke. Und das in kürzester Zeit. So benötigt zum Beispiel unser Test für Mathematik nur 25 bis 30 kurze Fragen, um zuverlässig ein Ergebnis zu ermitteln.

ALiSe ermöglicht es, das Ergebnis sowohl an einer Norm als auch dem persönlichen Vermögen des bzw. der jeweiligen Studierenden zu orientieren. So ist es möglich, persönliche Defizite im individuellem Kompetenz-Spektrum zu detektieren – und gleichzeitig im Feedback eine Aussage zu treffen, wie schwerwiegend dieses Defizit in Bezug auf die gesetzten Anforderungen zu bewerten ist. Auf diese Weise können differenzierte Feedbacks formuliert und ausgespielt werden. Zusätzliche Statistiken unterstützen dabei deren Aussagen.

Als Ergebnis des ALiSe-Tests erhalten Studierende maßgeschneiderte Lernangebote. Dafür werden dem Testergebnis entsprechend automatische Einschreibungen in vordefinierte Kurse oder Gruppen vorgenommen. So finden Studierende ohne langwierige Recherche passende Lernaktivitäten, nach deren Bearbeitung eine erneute Nutzung des ALiSe-Tests den Lernerfolg bestätigt – und ggf. erneut passende Lernangebote unterbreitet.

Lehrenden bietet ALiSe die Möglichkeit, für ihre Lehrveranstaltung oder den Studiengang benötigte Inhaltsbereiche auszuwählen und die jeweiligen Rückmeldungen an ihre Studierenden anzupassen. Zusätzlich können, da alle ALiSe-Materialien als Open Educational Resources (OER) verfügbar sind, die Lernangebote zu den einzelnen Themenbereichen flexibel angepasst oder durch eigene Materialien weiter ergänzt werden.