Veranstaltungsprogramm

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Sitzungsübersicht
Session
DeLFI6: E-Learning & Psychologie
Zeit:
Dienstag, 13.09.2016:
13:30 - 14:30

Chair der Sitzung: Christoph Rensing
Ort: Hörsaal H01
100 Sitzplätze

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Präsentationen

Beobachtungen zum Abbruchverhalten von Studierenden in einem webbasierten Mathematik Vorkurs

Melanie Schypula, Nils Schwinning, Alina Doekels, Michael Goedicke

Universität Duisburg-Essen, Deutschland

Blended-Learning Vorkurse, vor allem im Bereich der Mathematik, sind ein häufig genutztes

Mittel, um die Niveauunterschiede und möglichen Wissenslücken der wachsenden Zahlen

von Studienanfängern noch vor Beginn des Studiums auszugleichen. Auch an der Universität

Duisburg-Essen wird seit 2012 ein solches Konzept angewendet, welches aufgrund von mangelnden personellen Ressourcen auf ein hohes Maß an Selbstständigkeit und Eigeninitiative der Teilnehmer setzt. Beobachtungen zeigen, dass sich zwar bei denjenigen, die den Kurs vollständig absolvieren, ein Lernerfolg messen lässt, dass es sich dabei jedoch tendenziell um die leistungsstärkeren Studienanfänger handelt, während die schwächeren Teilnehmer dazu tendieren, den Kurs abzubrechen. Der vorliegende Artikel präsentiert unterschiedliche Lösungsansätze, um dieser Problematik zu begegnen und bewertet diese anhand von Daten aus dem Vorkurs zum Wintersemester 2015/16.


MoodlePeers: Automatisierte Lerngruppenbildung auf Grundlage psychologischer Merkmalsausprägungen in E-Learning-Systemen

René Roepke1, Johannes Konert2, Eduard Gallwas1, Henrik Bellhäuser3

1TU Darmstadt, Deutschland; 2Beuth Hochschule für Technik Berlin, Deutschland; 3Johannes Gutenberg-Universität Mainz, Deutschland

Mit steigenden Teilnehmerzahlen in Online-Lernanwendungen werden Lehrende in der Vermittlung von Wissen und Kompetenzen vor neue Herausforderungen gestellt. Gruppenarbeit macht es möglich auch bei großen Teilnehmerzahlen einen Wissensaustausch unter den Lernenden zu unterstützen. Dabei hat die Qualität der Gruppe Einfluss auf die Zufriedenheit, Motivation und den Erfolg der Teilnehmenden. Mit computergestützten Gruppenformationsalgorithmen können Lehrende unterstützt werden, faire und optimierte Gruppen zu bilden. In diesem Beitrag wird ein Plugin zur Erhebung psychologischer Merkmalsausprägungen von Lernenden mit anschließender Gruppenbildung vorgestellt.

In einem randomisierten Experiment im Herbst 2015 wurden Teilnehmer und Teilnehmerinnen eines Online-Vorkurses entweder per Zufall oder per Plugin gruppiert. Die Berücksichtigung der Merkmalsausprägungen führte zu höherer Motivation, größerer Zufriedenheit und größerem Erfolg im Vorkurs.



 
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Veranstaltung: DeLFI 2016 & HDI 2016
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