Kurzbeschreibung
IWOHL ist ein angewandtes Forschungsvorhaben mit dem Ziel, die Wirksamkeit einer digitalen, kollaborativen Lehr-/Lernumgebung anhand von Indikatoren zu messen und zu erhöhen, um ein Instrument zur Qualitätssicherung von hybriden Lernszenarien zu konzipieren. Im Mittelpunkt stehen die digitalen Interaktionsdaten von Studierenden eines hybriden Lernszenarios, welche Grundlage für diese Messung sind. Relevante Indikatoren werden ausgewählt, getestet und auf Passfähigkeit überprüft, um eine effektive Wirksamkeitsmessung vorzunehmen.
In einer Präsenzphase in der Mitte des Lernszenarios werden die gemessenen Indikatoren kommuniziert, sodass die Studenten ihre virtuelle Präsenz in dem Lernszenario mittels Selbst- und Fremdevaluation kritisch reflektieren können. Ziel ist hierbei eine formativ begleitende Leistungsdiskussion anzustoßen, daraus resultierende Effekte im zweiten Teil des Lernszenarios zu beobachten und Optimierungsbedarf für das hybride Lernszenario abzuleiten. Methoden des Educational Data Mining (EDM) und der Learning Analytics (LA) werden verwendet um die Studierendeninteraktionsdaten zu messen, auszuwerten und die Wirksamkeit des hybriden Lernszenarios zu überprüfen. Mittels Rückspiegelung an die Teilnehmer des Lernszenarios wird eine Erhöhung der Leistung hervorgerufen.
Verbund
Hochschulvorhaben 2019/2020 >> Advanced Learning and Examination Spaces in Saxony (ALExS.sax)
Leitung des Teilvorhabens
Technische Universität Dresden
Prof. Dr. Eric Schoop (eric.schoop@tu-dresden.de)
Kontakt
Technische Universität Dresden
Florian Lenk (florian.lenk@tu-dresden.de)