In FliDA wird ein datengetriebener Zugang zur Realisierung von Assistenzsystemen für Lehr-/Lernanwendungen in virtuellen Realitäten untersucht. Hierzu werden Konzepte solcher Lehr-/Lernanwendungen untersucht, es werden damit verbundene Probleme analysiert und schließlich eine auf der Agenten-Metapher beruhende Architektur eines Assistenzsystems für solcher Lehr-/Lernsysteme entwickelt. Agenten behandeln darin tutorielle Aufgaben sowie Aufgaben zur Bildung/Festigung virtueller Lerngemeinschaften im Internet.

Zugänge zur Analyse umfangreicher Datenbestände, wie sie im Bereich des Knowledge Discovery in Databases (KDD) und unter dem Schlagwort Data Mining diskutiert werden, bilden das methodisch-technologische Rückrad dieser Arbeit. Gerade der Bereich KDD und Data Mining wurde in der Vergangenheit als Schwerpunkt behandelt. Das bisherige Projektresultat umfasst Softwarewerkzeuge zum KDD und insbesondere zum Data Mining in multivariaten Zeitreihen sowie Ergebnisse ihrer Anwendung im simulatorbasierten Pilotentraining.