Förderung individueller Lernprozesse im ......E-Learning-Komponente zu verknüpfen (z.B. VEMINT,...

FKZ 16DHL1024 und 16DHL1025

Projektträger

Förderung individueller Lernprozesse im Bauingenieurstudium

Kann die digitale Hochschullehre den Lernerfolg - speziell in der Technischen

Mechanik - erhöhen?

Martin Langa, Marcel Pelza, Felix Walkerb, Jörg Schröderc, Yasemin Özmenc, Ralf Müllerd und Julia Christmannd

aUniversität Duisburg-Essen, Technologie und Didaktik der Technik,

bTechnische Universität Kaiserslautern, Fachdidaktik in der Technik, cUniversität Duisburg-Essen, Institut für Mechanik,

dTechnische Universität Kaiserslautern, Lehrstuhl für Technische Mechanik

Essen, 01.09.2017

FUNDAMENTelearn.NRW - 01.09.2017 Folie 2

• Ausgangslage – die Studienabbruchquote im ingenieurwissenschaftlichen

Bachelorstudium an Universitäten (Bezugsgruppe Absolventen 2012) wird mit 36 % beziffert (Heublein et al., 2014) ▪ in der Fachrichtung Bauwissenschaften gar 51 %

(Heublein et al., 2014) – Studierende ingenieurwissenschaftlicher Disziplinen ohne

Studienerfolg in den ersten Semestern beschreiben den größten Anteil der Exmatrikulationen (Henn und Polaczek, 2007)

Theoretischer Hintergrund


• Gründe für den Studienabbruch – ausbleibender Studienerfolg

▪ häufige Leistungsprobleme in den Grundlagenfächern, z.B. Technische Mechanik oder Ingenieurmathematik (Heublein et al., 2010)

– genereller Rückgang spezieller, fachlicher, auch mathematischer Kenntnisse bei Studienanfängern (u.a. Heublein, 2013; Henn & Polaczek 2007)

– häufige Passungsprobleme zwischen Interesse und Studienanforderungen (Heublein et al., 2010)

– wenig Zeit zur Aufarbeitung von Wissenslücken (Grützmacher & Willige, 2016)

– wenige Studierende nutzen Selbsttests (25%) und Vorkurse (52%) vor ihrem Studium (Grützmacher & Willige, 2016)



• Online-Self-Assessements (OSA) – keine empirischen Befunde bzgl. der Wirksamkeit – vorhandene OSA behandeln nur die Mathematik, als den für das

Ingenieurstudium relevanten Themenkomplex (bspw. Studifinder NRW)

• Vorkurse – ähnliches Forschungsdesiderat für die Wirksamkeit – viele Hochschulen bieten Vorkurse an, überwiegend in

Präsenzveranstaltungen mit mathematischen Fokus – Untersuchungen zeigen, dass keine Auswirkung auf den späteren

Studienverlauf durch den Kurs festzustellen sind (Heublein et al., 2010)



• Online-Vorkurse (OV) – Ansatz: Konzept der klassischen Präsenzvorkurse mit einer

E-Learning-Komponente zu verknüpfen (z.B. VEMINT, Math-Bridge, OMB+, Studifinder NRW) ▪ mathematischer Fokus ▪ Individualisierung bzw. Berücksichtigung unterschiedlichen Vorwissens

oft unzureichend – wenige empirische Forschungsbefunde, speziell Langzeiteffekte (in

der Studieneingangsphase) bisher unerforscht ▪ Fischer (2014) untersuchte in seiner Dissertation die Blended-

Learning-Nutzung des Online Vorkurses VEMINT – Teilnehmer des Blended-Learning-Vorkurses erzielten bessere

Ergebnisse, Leistungszuwachs insgesamt gering (Fischer, 2014)



• interaktive online Module (ioM) – Studienanfänger haben häufig Probleme die Kernkonzepte der

Technischen Mechanik zu verstehen (Prusty et al., 2011) ▪ Vermutung: Studierende können die Vorlesungsinhalte nicht mit den

entsprechenden Kernkonzepten verknüpfen – Crouch et al. (2004) konnten in der Physik nachweisen, dass

Demonstrationsversuche - zur Veranschaulichung der theoretischen Sachverhalte - in der Vorlesung keinen positiven Effekt hervorrufen konnten

– Abhilfe könnten ioM schaffen (u.a. Gupta, 2004; Deliktes, 2008; Prusty & Ho, 2009)



• interaktive online Module (ioM) – eine Evaluation der ioM erfolgte bislang kaum und wenn, konnten

keine generalisierbaren Erkenntnisse gewonnen werden, da forschungsmethodische Defizite festzustellen waren ▪ keine Randomisierung ▪ fehlende Kontrollgruppe ▪ kein Längsschnitt

– kognitionspsychologische Modelle sowie entsprechende Instrumente, mit deren Hilfe die Bedingungsfaktoren und Wirkmechanismen für die Abbildung der individuellen Lernprozesse vorgenommen werden können, fehlen bislang

– mit Blick auf die Wirksamkeit von online-Lernformaten im Bereich der Technischen Mechanik besteht noch ein erhebliches Forschungsdesiderat



• Lösungsansätze – OSA zur frühzeitigen Identifikation von Passungsproblemen – Integration fachspezifischer Themenfelder in OV um Wissenslücken

frühzeitig aufzudecken – ioM zur Überwindung der Probleme bei der konzeptionellen

Verknüpfung von Vorlesung und Übungen sowie zur verbesserten individuellen Betreuung

Projektidee


• Ziel – individuelle Lernprozesse im Bauingenieur-Studium (mit

Schwerpunkt Technische Mechanik) durch den Einsatz digitaler Hochschullehre zu fördern

Projektidee

Abb.1:Referenzmodell:QualitätsmanagementimStudienverlaufinAnlehnunganHeublein&InderSmitten(2013)


• Studienvorphase – OSA

▪ Unsicherheiten, Orientierungsprobleme und unerwartete Leistungsanforderungen können minimiert werden

▪ verwendete Plattform: TAO (Testing Assisté par Ordinateur) ▪ beinhaltet Vorwissenstest zu mathematischen und

naturwissenschaftlichen Grundlagen ▪ Determinanten des PPIK-Modells (Ackermann, 1996) - berufliches

Interesse, intellektuelles Engagement, kristalline und fluide Intelligenz - werden durch geeignete Instrumente getestet

Projektidee

FUNDAMENTelearn.NRW - 01.09.2017 Folie X

• Studienvorphase – OSA

▪ verwendete Testinstrumente – Persönliche Daten (PD) – Grundintelligenztest (CFT 20-R nach Weiß, 2006) – Allgemeiner Interessen-Struktur-Test (AIST-R nach Bergmann &

Eder, 1999) – Umwelt-Struktur-Test (UST-R nach Bergmann & Eder, 1999) – typisches intellektuelles Engagement (TIE nach Wilhelm, 2003) – naturwissenschaftliche Grundlagen (NG) – mathematische Grundlagen (MG)

Projektidee


• Studienvorphase – OV

▪ bessere Vorbereitung der Studierenden vor Studienbeginn ▪ verwendete Plattform: TAO ▪ digitales Nachschlagewerk über die Grundlagen in wichtigen

Fachdisziplinen des bauingenieurwissenschaftlichen Studiums – Mathematik – Technische Mechanik

▪ fachlicher Input mit großem Anteil an Aufgaben

Projektidee


• Studienvorphase – OV

▪ Aufbau orientiert sich an dem Lernen an Beispielen (Schwarm 2014) mit informativen tutoriellem Feedback ITF (Narciss 2006)

Projektidee

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2. Grundsätzlicher AufbauOV – Oberste Inhaltsebene

Freies ITFBegleitendes ITFLernen am Beispiel

Zunehmende Eigenständigkeit der Testperson auf Grund der abnehmenden gestuften Hilfe bzw. Feedback

Differenzierung der Inhaltsebne

1) 2) 3)

Dreiseitiger Aufbau eines Inhaltelements

Mathematik

Bruchrechnen

Potenzrechnen

Gleichungssysteme

1) Einstieg mit TM bzw. ingenieurswissensch. Kontext:Æ Informationsseite zum

Wissensbereich mit ggf. einer Animation, Video o.ä. welches

idealer Weise auch ein Lösungsbeispiel enthält

welches den Lösungsweg abbildet

2) Gestufte Hilfe:Aufgaben, dessen Lösung (bzw.

Rechenweg) zu Teilen gegeben ist und zu ergänzen ist

Æ Testperson erhält Aufgaben zur Bearbeitung/Vervollständigung

Æ ITF gibt nicht die Lösung, sondern eine Hilfestellung an welche Hinweise zur Lösung gibt (knowledge on result+

knowledge on how to proceed)

3) Wissensüberprüfung:Aufgaben ohne Lösungsansätze

Æ Eigenständige Lösung durch die Testperson

Æerhält dennoch Feedback zu dem Ergebnis

(Knowledge on result)

Trigonometrie

Vektorrechnung

Analysis

Abb.2:GrundsätzlicherAufbaudesOV


• Studieneingangsphase – ioM

▪ Förderung der Lernprozesse der Studierenden, durch eine Ergänzung und Flexibilisierung zum bestehenden Lehr- und Lernangebot

▪ verwendete Plattformen: moodle (OLAT) und JACK ▪ „3-Säulen-Konzept“

– Lernvideos (animierte Slideshows oder Experiment-Videos)visuelle Mittel zur Verdeutlichung und Vertiefung des theoretischen Wissens (Schulung des Abstraktionsvermögens der Studierenden)

– Übungsaufgaben zur Mathematik und Technischen Mechanik » adaptives Feedback durch JACK (Parametrisierung von Aufgaben,

Hilfestellung über Hinweise und detaillierte Feedback-Ausgabe)

– Online-Kommunikation in anonymen moodle-Foren (OLAT-Foren)

Projektidee


★ FF1: Die theoriebasierte Entwicklung des Online-Self-Assessment (OSA) erlaubt übergeordnet eine Replikation der präsentierten Ergebnisse zur PPIK-Theorie. Des Weiteren liefert das OSA Antworten auf

• den Einfluss der einzelnen Determinanten des OSA auf die individuellen Lernprozesse von Studierenden im Bereich der Technischen Mechanik unter Berücksichtigung des Einsatzes der interaktiven Online Module

• die Kongruenz zwischen beruflichem Interesse und dem gewählten ingenieurwissenschaftlichen Studiengang.

★ FF2: Führt die Nutzung des Online-Vorkurses (OV) zu einem nachweisbaren Lernerfolg von Studierenden im Bereich der Technischen Mechanik?

★ FF3: Wie wirken sich die interaktiven online Module (ioM) auf den individuellen Lernerfolg von Studierenden im Bereich der Technischen Mechanik aus?

★ FF4: Ist das Förderkonzept auch auf andere Standorte übertragbar/generalisierbar

• Gibt es Unterschiede zwischen den Standorten UDE und TU KL? • Wie werden die einzelnen Bestandteile des Förderkonzeptes an den Standorten

genutzt?

Forschungsfragen


Methodik

Abb.3:LängsschnittdesignFUNDAMENT


• Pilotierung – WiSe 2017/2018 und SoSe 2018

• Hauptstudie – WiSe 2018/2019 und SoSe 2019

Zeitplan

Abb.4:ZeitplanFUNDAMENT


• TAO - Testing Assisté par Ordinateur – entwickelt von Open Assessment Technologies (OAT), Luxemburg – Open Source (GPL2 License) – verwendet IMS’s-Standards (IMS Learning Global Consortium)

▪ QTI 2.1 (Question and Test Interoperability) ▪ LTI (Learning Tool Interoperability)

– individuell anpassbar und erweiterbar – keine Kosten (Jahresgebühr oder Testgebühr) - Community Version – „Support“ durch FAQs und Foren – Server an der UDE

▪ virtueller Server im CVIS (Competence Cluster Virtual Systems der Fakultäten für Wirtschaftswissenschaften, der Fakultät für Biologie und der Abteilung Bauwissenschaften)

Plattformen


• TAO-Online-Plattform

Live-Demo


• moodle – Open-Source Learning Management System (LMS)

• JACK – server-basiertes System für die Durchführung computergestützter

Prüfungen mit automatischer Bewertung und Feedback-Generierung

– direkte Anbindung an moodle – Parametrisierung von Aufgaben – Hilfestellungen über Hinweise – detaillierte Feedback-Ausgabe

Plattformen


• Lern-Videos

interaktive Online-Module (iOM)


• moodle/JACK

Live-Demo


• Erweiterung des Förderkonzepts – weitere Kurse (Physik, Chemie etc.) – Internationalisierung (weitere Sprachen anbieten) – Open-Access Videos – OSA als verpflichtenden Eingangstest

• Verstetigung des Förderkonzepts in der Studienvor- und Studieneingangsphase – gezielte Vorbereitung auf das Studium und Ergänzung des

Lehrangebots während des Studiums ▪ Vermeidung von Studienabbruch ▪ Verbesserung der Studienbedingungen

Ausblick


Vielen Dank für Ihre

Aufmerksamkeit


• Ackerman, P. L. (1996). A theory of adult intellectual development. Process, personality, interests, and knowledge. Intelligence, 22 (2), 227-257.

• Bergmann, C & Eder, F. (1999). Allgemeiner Interessen-Struktur-Test (AIST) / Umwelt-Struktur- Test (UST). Manual (2. Auflage). Göttingen: Beltz-Test-Verlag.

• Crouch, C., Fagen, A. P., Callan, J. P. & Mazur, E. (2004). Classroom demonstrations: Learning tools or entertainment?. American Journal of Physics, 72 (835).

• Deliktas, B. (2008). Computer Technology for Enhancing Teaching and Learning Modules of Engineering Mechanics Computer Applications in Engineering. Education, 19 (3).

• Fischer, P. R. (2014). Mathematische Vorkurse im Blended-Learning-Format: Konstruktion, Implementation und wissenschaftliche Evaluation. Wiesbaden: Springer Spektrum.

Literatur


• Grützmacher, J., & Willige, J. (2016). Die Studieneingangsphase aus Studierendensicht - Ergebnisse aus dem Studienqualitätsmonitor 2015. Hannover: Dt. Zentrum für Hochsch.- und Wiss.-Forschung.

• Gupta, A. (2004). Content Development for eLearning in Engineering Education. Interactive Educational Multimedia, 4 (April 2002), S. 12 – 23.

• Heublein, U., Sommer, D., Schreiber, J., Hutzsch, C. & Besuch, G. (2010). Ursachen des Studienabbruchs in Bachelor- und in herkömmlichen Studiengängen. Hannover: Dt. Zentrum für Hochsch.- und Wiss.-Forschung.

• Heublein, U. & In der Smitten, S. (2013). Referenzmodell zur Qualitätssicherung an Fachbereichen und Fakultäten des Maschinenbaus und der Elektrotechnik - Konzept für die Lehre. Maschinenhaus - die VDMA Initiative für Studienerfolg (HIS-Bericht 2/4). Frankfurt am Main: VDMA.

Literatur


• Heublein, U., Richter, J., Schmelzer, R. & Sommer, D. (2014). Die Entwicklung der Studienabbruchquoten an den deutschen Hochschulen - Statistische Berechnungen auf der Basis des Absolventenjahrgangs 2012. Hannover: Dt. Zentrum für Hochsch.- und Wiss.-Forschung. Henn, G. & Polaczek, C. (2007). Studienerfolg in den Ingenieurwissenschaften. Das Hochschulwesen, 55(5). S. 144-147).

• Narciss, S. (2006). Informatives tutorielles Feedback. Entwicklungs- und Evaluationsprinzipien auf der Basis instruktionspsychologischer Erkenntnisse. Münster: Waxmann.

• Prusty, B.G., Ho, O. & Ho, S. (2009). Adaptive Tutorials Using eLearning Platform for Solid Mechanics Course in Engineering. In Paper presented at 20th Australasian Association for Engineering Education Conference. University of Adelaide.

Literatur


• Prusty, B. G. & Russel, C. (2011). Engaging students in learning threshold concepts in engineering mechanics: adaptive eLearning tutorials, http://www.ineer.org/events/ICEE2011/papers/icee2011_submission_250.pdf.

• Schworm, S. (2004). Lernen aus Beispielen - Computerbasierte Lernumgebungen zum Erwerb argumentativer und didaktischer Fertigkeiten, Dissertation, Albert-Ludwigs-Universität Freiburg.

• Weiß, R. H. (2006). CFT 20-R: Grundintelligenztest Skala 2-Revision. Göttingen: Hogrefe.

• Wilhelm, O., Schulze, R., Schmiedek, F. & Süß, H.M. (2003). Interindividuelle Unterschiede im typischen intellektuellen Engagement. Diagnostica, 49 (2), 49-60.

Literatur

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