Der Mehrwert elektronischer Übungs- und Prüfungsmöglichkeiten hängt zu einem großen Teil davon ab, ob spezifische Charakteristiken einzelner Fächer angemessen in den Aufgabentypen repräsentiert werden können. Dies betrifft sowohl die korrekte Darstellung fachlicher Inhalte (z. B. Abbildungen oder Formeln) als auch die Nutzung der richtigen Interaktionsformen (z. B. studentische Eingabe von Formeln statt ausgerechneten Endergebnissen). Ziel war es daher, die vielfältigen Möglichkeiten von JACK im Bereich der Interaktionsformen, mehrstufiger Aufgaben und der Parametrisierung von Aufgaben zu nutzen, um fachspezifische Aufgabentypen, insbesondere in der Biologie, Chemie und Mathematik, zu entwickeln. Die Durchführung dieser Maßnahmen erfolgte in enger Abstimmung zwischen dem Entwicklungsteam und Experten aus den jeweiligen Fachdidaktiken.

In der Mathematik wurde das Ziel einerseits durch die Umsetzung zahlreicher Aufgaben aus der Linearen Algebra, der Diskreten Mathematik und weiteren Themenbereichen typischer Einführungsvorlesungen in JACK verfolgt und andererseits durch die Entwicklung des eigenständigen SAFE-Tools als iPad-App. Die Besonderheit dieses Tools ist es, dass Aufgabenlösungen nicht durch das digitale Tool evaluiert werden, sondern Lernenden Musterlösungen (teilweise in Form dynamischer Visualisierungen) zur Verfügung gestellt werden. Hierdurch werden sie angeregt, ihre Antworten zu reflektieren und selbst zu evaluieren. Ferner war es dadurch möglich, Aufgabentypen zum Zeichnen von Funktionsgraphen sowie Drag-&-Drop Aufgaben zur Zuordnung von Funktionsgraphen zu gegebenen Sachsituationen zu entwickeln, die sich aufgrund verschiedener Lösungsmöglichkeiten und einer noch größeren Menge potenzieller Fehlvorstellungen zum Lösungsweg nur sehr eingeschränkt für eine automatische Bewertung eignen.

Für die Durchführung in der Biologie wurden exemplarisch zwei einführende Veranstaltungen aus der Botanik und der Genetik ausgewählt. Der Fokus der Arbeiten lag hier darauf, geschlossene Aufgabenformate in parametrisierten Aufgaben so einzusetzen, dass eine Kombination aus prozeduralem und deklarativem Wissen geprüft werden kann. Die dazu entwickelten Aufgabentypen erlauben es Studierenden, ihre Fähigkeiten bei der Bestimmung von Pflanzen oder der Analyse von Erbkrankheiten an immer neuen Beispielen zu üben und auf Basis von spezifischem Feedback zu verbessern. Die entwickelten Aufgabentypen wurden erfolgreich seit 2018 in mehreren Lehrveranstaltungen im Regelbetrieb eingesetzt. Die zugrundeliegenden Konzepte wurden von der wissenschaftlichen Community auch mit einer Auszeichnung für den besten Konferenzbeitrag bei der 17. Fachtagung Bildungstechnologie (DELFI 2019) besonders positiv aufgenommen.

Die Entwicklung neuer Aufgabentypen in der Chemie ergab sich erst im laufenden Projekt und basiert wesentlich darauf, dass in JACK neue Interaktionsformen und Auswertungsverfahren leicht integriert werden können, so dass auch Möglichkeiten zur Eingabe und Auswertung chemischer Formeln sowie zum Zeichnen von Orbitalmodellen ergänzt werden konnten. Insbesondere das Themengebiet der chemischen Reaktionsgleichungen konnte damit erfolgreich erschlossen werden, so dass Studierende solche Gleichungen über einen entsprechenden Formeleditor eingeben können und spezifisches Feedback zu Fehlern in ihren Eingaben erhalten. Für die Erstellung von Orbitalmodellen wurde ein Editor ergänzt, mit dem Studierende durch die Nutzung einfacher Drop-Down-Menüs und Buttons komplexe Diagramme erzeugen können, zu denen sie ebenfalls spezifisches Feedback erhalten.

Durch die enge Zusammenarbeit zwischen Entwickler*innen, Aufgabenautor*innen, Lehrenden und Fachexpert*innen konnten zahlreiche Aufgaben und Aufgabentypen entwickelt werden, die sehr spezifische fachliche Anforderungen erfüllen. Gerade in großen Einführungsveranstaltungen mit Rotation unter den Lehrenden und damit einhergehenden, wechselnden Idealvorstellungen, stellt die nötige Kooperation jedoch eine stetige Herausforderung dar. Eine ebenso große Herausforderung stellen offene Aufgabenformate dar, da eine Vielzahl möglicher Lösungswege und studentischer Fehlvorstellungen berücksichtigt werden muss. Durch den Einsatz von Self-Assessment-Elementen sowie erfolgreichen Experimenten zur Analyse von Freitexten konnten aber auch hier Erfolge erzielt werden.