en
Menü
Zur Übersicht
Projekte

Übersicht über laufende und abgeschlossene Forschungsprojekte am LIfBi

Forschungsfelder

Forschungsschwerpunkte am LIfBi

Publikationen

Alle Publikationen inkl. der LIfBi-Reihen „NEPS Survey Paper“, „LIfBi Working Paper“ und Transferberichte

Zur Übersicht
Über uns

Geschichte und Vereinszweck des LIfBi – von der Entstehung des Nationalen Bildungspanels bis zur Gegenwart

Personen

Verzeichnis aller Mitarbeitenden am LIfBi mit Filtermöglichkeit und Suchfunktion

Zur Übersicht
Neuigkeiten

Aktuelles zu Forschung, Veranstaltungen und Entwicklungen am LIfBi inkl. News-Archiv

Veranstaltungen

Tagungen, Events und Schulungen des LIfBi sowie alle Termine der institutseigenen Vortragsreihe LIfBi Lectures

Medienbereich

Informationsangebote, Presseportal und -verteiler sowie Downloads für Medienschaffende

Periodika

Anmeldung zum Newsletter, alle Transfer- und Publikationsreihen sowie Jahresberichte des LIfBi

Zur Übersicht
Forschungsdatenzentrum

Informationen zum FDZ-LIfBi inkl. Kontaktformular und Registrierung für den Newsletter „LIfBi data“

Daten und Dokumentation

Zum Datenangebot von NEPS, ReGES und weiteren Studien inkl. Dokumentation und Variablensuche

Datenzugang

Beantragung des Zugangs zu den Scientific-Use-Files inkl. Übersicht zu allen Datennutzungsprojekten

Services

Hinweise zu FDZ-Veranstaltungen, Tutorials und Hilfen zum Umgang mit den Daten inkl. Online-Forum

Zur Übersicht
LIfBi als Arbeitgeber

Flexible Arbeits- und Teilzeitmodelle, Chancengleichheit und gute Vereinbarkeit von Familie und Beruf

Weiterbildung und Nachwuchsförderung

Angebote für alle Qualifikationsstufen und beste Vernetzungsmöglichkeiten

Arbeitsort Bamberg

Leben und Arbeiten im Herzen der Weltkulturerbestadt – zentraler Standort der empirischen Bildungsforschung

Stellenangebote

Alle offenen Stellen in den Bereichen Forschung, Infrastruktur und Administration auf einen Blick im externen Stellenportal

Digital Formative Assessment
 

Ziel

Durch die Nutzung digitaler Trace-Daten in Online-Kursen werden in DiFA neue Formen der nicht-invasiven Messung entwickelt (sog. "stealth assessment") und die Möglichkeiten von automatisiertem, lernunterstützenden Feedback untersucht. Die Ergebnisse dieser Forschung sind von hoher Relevanz für ein besseres Verständnis des Lernverhaltens und der Lernergebnisse sowie für die automatisierte Bereitstellung von individuellem Feedback an die Lernenden in digitalen Umgebungen.

 

Hintergrund

Beim Lernen in einer digitalen Lernumgebung bieten Learning Analytics-Ansätze viele Möglichkeiten, um auf Basis von multimodalen Daten in Ergänzung zu traditionelleren verhaltensbezogenen psychometrischen Verfahren einen differenzierten Blick auf Lernzustände und Leistungen von Lernenden zu richten (z.B. Di Mitri et al., 2018). Im Projekt DiFA werden methodische Perspektiven aus den Bereichen Psychometrie und Learning Analytics kombiniert, um Lernende durch automatisiertes Feedback zu unterstützen.

 

Vorgehen und Methode

Um die oben genannten Trace-Daten in einer realen Lernsituation erheben und auswerten zu können, wird im Projekt DiFA ein Online-Kurs zum Thema „Digitale Bildung“ für Lehramtsstudierende entwickelt, der nach Projektende als Open Educational Ressource zur Verfügung stehen soll. Auf Basis der so gewonnenen Daten wird im Laufe des Projekts ein automatisiertes lernunterstützendes Feedback entwickelt. In der zweiten Projektphase wird überprüft, ob sich dieses Feedback positiv auf den Lernfortschritt der Studierenden auswirkt.

  1. Pilotierungsphase
    In der Pilotierungs-Phase sollen aus Trace-Daten, die im Online-Kurs generiert werden, Indikatoren über das Lernverhalten gebildet und anhand von standardisierten psychometrischen Messverfahren validiert werden. Trace-Daten können als digitaler Fußabdruck verstanden werden. Beispielsweise kann die Zeiteinteilung ein nützlicher Indikator für das Engagement beim Lernen sein oder der Lernverlauf (z.B. die Kohärenz ausgewählter Texte bzw. von Lernschritten) ein Indikator für die Selbstregulation. Die Indikatoren zielen also auf die Erfassung von Fähigkeiten und Eigenschaften von Lernenden ab, die bei der Nutzung digitaler Lernumgebungen in der Hochschulbildung von Bedeutung sind. Zu diesem Zweck müssen das pädagogische Konzept und die Gestaltung der interaktiven Lernumgebung des Online-Kurses eng aufeinander abgestimmt werden. Damit wird die Voraussetzung geschaffen, um aussagekräftige Indikatoren über das Lernverhalten gewinnen zu können.
  2. Evaluationsphase
    In der Evaluationsphase wird eine zweite Kohorte von Studierenden den Online-Kurs durchlaufen. Eine Hälfte dieser Kohorte soll auf Grundlage der validierten Verhaltensindikatoren ein automatisiertes lernunterstützendes Feedback zum eigenen Lernverhalten bekommen. Die andere Hälfte dient als Kontrollgruppe. Durch eine Prä-Post-Messung zu den Lernzielen des Kurses soll überprüft werden, ob sich das Feedback positiv auf den Lernfortschritt der Studierenden auswirkt.
 

Projekt-Steckbrief

 
Projektpartner
DIPF Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation
Goethe Universität Frankfurt a. Main