Forschungsprojekte (chronologisch)
Im Folgenden finden Sie eine Auflistung der letzten Forschungsprojekte. Für weitere Filtermöglichkeiten finden alle Forschungsprojekte der Professur im Forschungsinformationssystem der TU Dresden.
IWOhL - Indikatorengeleitete Wirksamkeitsuntersuchung von Online und hybriden Lernszenarien
Kurzbeschreibung (Deutsch)
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.
Zeitraum
01.05.2019 - 31.12.2020
Art der Finanzierung
Drittmittel
Projektleiter
- Herr Prof. Dr. rer. pol. habil. Eric Schoop
Projektmitarbeiter
- Herr M.Sc. Florian Lenk
Finanzierungseinrichtungen
- Sächsisches Staatsministerium für Wissenschaft und Kunst: Arbeitskreis E-Learning der LRK Sachsen
Kooperationspartnerschaft
keine
Website zum Projekt
Zugeordnete Profillinie
Kultur und gesellschaftlicher Wandel
Relevant für den Umweltschutz
Nein
Relevant für Multimedia
Ja
Relevant für den Technologietransfer
Nein
Schlagwörter
Learning Analytics, Online Hybride Lernszenarien
Berichtsjahr
2019