Innovationen in der Lehre

Forschungsprojekt zur Wahrscheinlichkeitsrechnung

Ausgangssituation nach vorheriger Analyse: Prüfungsergebnisse der Studierenden sind speziell bei der Wahrscheinlichkeitsrechnung ausbaufähig.

Weiterentwicklung der Lehrveranstaltung "Statistik" - Selbststudium/Vertiefungsphase

Lösungsidee: Ansprechendes Selbstlernsystem mit unvollständigen Lösungsbeispielen und einem elobariertem Feedback direkt nach der Teilaufgabe sowie zum Abschluss der Übungsaufgabe. Mit dem Selbstlernsystem sollen die Studierenden in der Verteifungsphase - dem Selbststudium - und der Prüfungsvorbereitung zusätzlich unterstützt werden.

Insgesamt wurden sechs prüfungsnahe Übungsaufgaben für das Selbstlernsystem zusammengestellt. Anhand der Farbcodierung ist erstichtlich, welche Übungsaufgaben richtig bzw. falsch gelöst wurden. Diese Farbcodierung kann auch motivationale Aspekte wecken, nach dem Prinzip der vollständigkeit: "Ich will alle Übungsaufgaben richtig gelöst haben".

Unvollständige Lösungsbeispiele sind speziell für leistungsschwächere Studierende vorteilhaft, da damit diese selbstständig entscheiden können, wieviel Hilfe Sie benötigen. Damit wird auch vermieden, dass schwächere Studierenden an einzelnen Aufgaben "verzweifeln" und damit die Lernmotiviation verlieren. Für Lernaufgaben mit einfachem Feedback gibt es in der Mathematik viele Beispiele. Häufig sind diese frustierend für Studierende, da diese dabei keine Möglichkeit haben Ihre Fehler nachzuvollziehen. Aus diesem Grund wurde hier speziell mit einem elaboriertem Feedback gearbeitet.

Evaluationsergebnis

Der Vergleich der einzelnen Nutzergruppen - nur Ergebnisse mit Bestanden wurde erfasst - des Selbstlernsystem bei der Klausur zeigt, dass diejenigen die das Selbstlernsystem genutzt haben, eine höhere Punktzahl bei der Wahrscheinlichkeitsrechnung erzielt haben (vgl. nächstes Bild).

• Intensive Nutzer: Studierenden, die mehr als 3 Stunden mit dem System gelernt haben, erzielten durchschnittlich 8,5 Punkte von 10 Punkten
• Normale Nutzer: Studierenden, die bis zu 3 Stunden mit dem System gelernt haben, erzielten durchschnittlich 7,1 Punkte von 10 Punkten
• Keine Nutzer: Studierende, die das System nicht genutzt haben, erzielten durchschnittlich 5,8 Punkte von 10 Punkten

Desweiteren wurden die Studierenden gebeten einen Online-Fragebogen auszufüllen. Hierbei wurden die Angaben der Studierenden mit Hilfe einer 4-Stufigen Likert-Skala erfasst. Die Rücklaufquote betrug 49% (37 Studierende), wovon wiederum 54% Studierende angegeben haben, dass Sie das Selbstlernsystem genutzt haben.

• Unvollständige Lösungsbeispiele: Diejenigen Studierenden die, die unvollständigen Lösungsbeispiele genutzt haben, bewerteten deren Einsatz, bezogen auf ein besseres Verständnis (3,1) positiv und bezogen auf einen höheren Lernerfolg (2,45) leicht negativ.
• Musterlösungen: Die Studierenden gaben an, dass der Einsatz von Musterlösungen den größten positiven Effekt auf ihre Verständnis (3,475) hatte.
• Elaboriertes Feedback: Auch das Feedback hat sich leicht positiv auf das Verständnis (2,9) der Studierenden ausgewirkt.
• Gesamteindruck: Die Studierenden sind der Meinung (3), dass Ihnen solch ein Lernsystem auch in den anderen Themengebieten der Statistik weiterhelfen würde.

Präsentiert von Jutta Binda-Hobbach, Professorin für Statistik in Zusammenarbeit mit Steven Schuhmacher (M. A.), Team "Digitale Lehre"

Erfahrungen mit den Tools Confluence und JIRA am Beispiel des "Showabend"

Der Showabend ist eine Traditionsveranstaltung an der Hochschule Worms und ist seit 2012 ein offizielles Wahlpflichtmodul für Studierende der Studiengänge "Tourism and Travel Management (B.A.)" sowie "International Tourism Management (M.A.)". Die hier beschriebene Fallstudie bezieht sich auf den 50. Showabend (2019) unter dem Motto "From Zero to Hero".

Der Showabend als Lehrveranstaltung, bedeutet dass die Studierenden folgende Aufgaben bewältigen müssen:

Die Aufgaben werden im Sinne des agilen Projektmanagements mit Hilfe von Scrum bearbeitet. Der Scrum-Prozess  beim Wahlpflichtmodul "Showabend" sieht folgendermaßen aus:

Herausforderungen für die Lehre

• Wie behalten die Dozenten sowie die beteiligten Studierenden den Überblick über a) den inhaltlichen und b) zeitlichen Arbeitsfortschritt der einzelnen Gewerke?
• Wie können die Dozenten die Studierenden auch zwischen den Präsenzterminen schnell und effizient bei ihrer Arbeit unterstützen?

Lösung sind hierfür die beiden webbasierten Tools Confluence und JIRA des Anbieters Atlassian.

Confluence ist eine Kollaborationssoftware für die Zusammenarbeit von Teams und bietet einen großen Funktionsumfang, wie etwa:

• individuelle Gestaltung der Seitenhierarchie
• paralleles Bearbeiten von Texten, vielfältige Möglichkeiten der Textformatierung und einfaches Kommentieren innerhalb  von Texten inkl. Kontrollmöglichkeit
• einfache Kommunikation  mit anderen Teammitgliedern via  Kommentarfunktion
• einfacher Up- und Download von Dateien
• nutzerfreundliche Darstellung von Dateien (z.B. Bilder, Videos, Graphiken)
• einfaches Rechtemanagement
• großes Angebot an Vorlagen (z.B. Teamkalender, Retrospektiven, Besprechungsnotizen)
• Nachverfolgen von  Änderungen
• seitenübergreifende Suchfunktion

JIRA ist eine Sotware zur Unterstützung des agilen Projektmanagements (z.B. Scrum) und bietet einen großen Funktionsumfang, wie etwa:

• Erstellung von Arbeitsaufgaben (z. B. in Form von User-Stories)
• Zuweisen der Arbeitsaufgaben zu Personen
• Verknüpfung der Arbeitsaufgaben mit Kommentaren und Dateien
• Verknüpfung der Arbeitsaufgaben mit Arbeitsumfängen (z. B. Personenstunden)
• direkte Verlinkung der Arbeitsaufgaben mit Confluence und vice versa
• Zusammenfassung der Arbeitsaufgaben zu größeren Arbeitspaketen („Epics“)
• projektbegleitende Sammlung von Arbeitsaufgaben im „Backlog“
• Verschieben der Arbeitsaufgaben in „Sprint-Backlog“
• Überwachung des Arbeitsfortschritts im „Sprint-Backlog“
• Statistiken zur Erfolgsanalyse (z. B. Burndown-Diagramm)

Erfahrungen im Umgang mit Confluence und JIRA

Aufgrund des großen Funktionsumfangs beider Tools (insb. Confluence) benötigen die Studierenden Zeit und Unterstützung, um das Tool effizient zu nutzen. Ansätze zur Unterstützung der Studierenden:

• Vorstrukturierung der Seitenhierarchie durch die Dozenten zu Beginn der Lehrveranstaltung
• kurze einführende Schulung für die Studierenden in die wichtigsten Grundfunktionen der beiden Tools
• Verweis auf Internet-Tutorials
• Einrichtung einer „Spielwiese“
• Benennung von Studierenden, die sich um die Administration der Tools kümmern („Scrum-Master“)
• Monitoring der Arbeit der Studierenden, mit erhöhtem Aufwand in den ersten Wochen
• „FAQ-Liste“ mit Hinweisen auf Optimierungspotentiale
• Selbsterstellte Tutorials

Hardwareanforderungen: agiles Arbeiten erfordert ein Mindestmaß an Hardware bei den Studierenden (Laptops) sowie Hardware, die ein schnelles Arbeiten ermöglicht (z.B. Beamer oder Bildschirme, Google-Chromecast oder Barco).

Fazit

• Beide Tools erlauben den Dozenten einen tieferen Einblick in der Arbeit und die Arbeitsfortschritte der Studierenden und erhöhen somit damit die Transparenz.
• Beide Tools erlauben den Dozenten eine zeitnahe Unterstützung der Studierenden zwischen den Präsenzveranstaltungen.
• Die Studierenden erwerben praxisrelevante Kompetenzen im Umgang mit digitalen Tools des agilen Projektmanagements.
• Seitens der Dozenten und der Studierenden entsteht zunächst ein erhöhter Arbeitsaufwand (z. B. Einarbeiten in die Tools, Administration), die aber durch die Vorteile gerechtfertigt sind.

Verbesserungspotentiale für die Zukunft

• Einbindung der mobilen Versionen der Software-Angebote
• Einbindung von Chat-Funktionen (z. B. Slack)

Präsentiert von Jan Drengner, Professor für Dienstleistungsmarketing und -management

Wenn Realität auf die Digitalisierung trifft

Ausgangssituation - Das Tätigkeitsfeld des Logistikers ist geprägt von hoher Kompexität und Interdisziplinarität.

Lernziel - In der „Lernwerkstatt für Logistik und Handel“ sollen die Teilnehmer Abläufe und Herausforderungen der Logistik auf spielerische Weise kennenlernen.

Sag es mir - und ich werde es vergessen,

zeig es mir - und ich werde es vielleicht behalten,

lass es mich tun - und ich werde es können.

(Konfuzius)

Spielidee - Durch eine haptische Erfahrung der Material-, Informations-und Finanzströme wird es für Teilnehmer in einem 2-Tagesseminar möglich, (1) Logistik zu verstehen sowie (2) eigene Kommunikations-und Verhandlungskompetenzen zu verstetigen.

Das Produkt

Basisprozesskette der Lernwerkstatt

Der Prozessfluss

Rückmeldung der Studierenden

• "Die Lernwerkstatt ist abwechslungsreich und macht Spaß."
• "In der Lernwerkstatt habe ich im Team an Lösungsansätzen zur Prozessoptimierung gearbeitet."
• "...eine tolle Erfahrung und gute Methode theoretisches Wissen praktisch zu erlernen."
• "...die Komplexität der Logistik kennenlernen."
• "...Herausforderungen einer Lieferkette entlang der kompletten Wertschöpfungskette kennengelernt."

Die nächsten Schritte

• Die Lernwerkstatt soll nie fertig sein!
• Prozesse der Lernwerkstatt sollen digitlaisiert werden.
• Der Informationsfluss und Kennzahlenerfassung sollen durch Smartphone und App-Anwendungen automatisiert werden.
• Verfahren der Datenanalyse und Prognose ("Big Data") sollen mittelfristig angewendet werden.

Präsentiert von Sebastian Herr, Professor für Internationale Logistik in der Studienrichtung IBA

Vom Video zum Fachthema

Ziel -  Aktivierung der Studierenden durch Videos

Der Plan

Der Inhalt des Videos soll die Studierenden aktivieren und mit dem Vorlesungsstoff mehr oder weniger offensichtlich in Zusammenhang stehen.

Welche Formen der Aktivierung sind möglich?

• Zum Lachen bringen
• Zum Staunen bringen
• Zur Diskussion anregen
• Nachdenklich stimmen
• Kreativität anregen
• ...

Wann können Videos eingesetzt werden?

• Vor dem Fachinhalt
• Begleitend zum Fachinhalt
• Nach dem Fachinhalt

Beispiel - Bilanzanalyse

Imagefilm der Molkerei Hüttenthal wird zu Beginn der Lehrveranstaltung angeschaut und diskutiert: Welche Anlagevermögen sind im Video zu sehen? Und welche Umlaufvermögen?

Anschließend wird die Diskussion mit der folgenden Bilanz verglichen und besprochen:

Präsentiert von Lars Jäger, Professor für Corporate Finance

"Ich sehe was, was du nicht siehst..." in der Lehrveranstaltung Audiovisuelle Produktion

Diese Lehrveranstaltung und der damit verbundene Einsatz von Augmented-Reality wird durch das Projekt SAARTE (Spatially-Aware Augmented Reality in Teaching an Education) ermöglicht und gefördert.

Voranalyse und didaktische Methode

Wie kann raumbewusste Augmented-Reality im handlungsorientierten Unterricht nutzbringend eingesetzt werden und warum?

Durch die Analyse der Semesterprojekte, der Ausarbeitungen und durch die Beobachtungen in der Lehrveranstaltung wurden zu Beginn des Projekts folgende Probleme identifiziert: mangelnde Motivation in der Vorproduktionsphase und zudem wurden einige der gesetzten Lehrziele nicht erreicht.

Den Herausforderungen wird folgendermaßen begegnet:

Ausprobieren verschiedener Methoden und Arbeitsformen, auch ohne Augmented-Reality

Lernen durch Tun ist am erfolgreichsten (vgl. Waldherr & Walter 2014): Dabei ist der Lernende aktiv und der Lehrende agiert als Berater. Zusätzlich wird die Aktivität mit dem Einsatz von Augmented-Reality gefördert.

Nach Ryan & Deci (2000) kann die intrinsische Motivation durch verschiedene Ansätze erhöht werden:

• Stärkung der Selbstwirksamkeit und Kompetenz mittels der Projektmethode und der Einbindung in Anwendungskontexte (Kerres 2013:147).
• Gefühl der sozialen Eingebundenheit. Dies soll durch Gruppenarbeit  beim Projekt und in der Übung erreicht werden.
• Stärkung Autonomie. Hierfür wird Spielraum bei der Themenwahl und der Verwirklichung eigener Idee eingeräumt.

Argumente für den Einsatz von Augmented Reality:

• Motivation: Studierende sind "Digital Natives"
• Statt Skizzen können die intuitiveren 3D Objekte in der realen Umgebung angezeigt werden: Für Übungszwecke muss kein Equipment (Leuchten, Kameras und Stative) ausgeliehen und herumgeschleppt werden
• Studierende müssen aufstehen und aktiv werden
• Gruppenarbeit und räumliche Arbeit
• Augmented-Reality App animiert zum Mitmachen und ermöglicht handlungsorientiertes Vorgehen

Eingesetzte Methoden:

• Kopfstandmethode: zu Beginn der Nutzung der Augmented-Reality-App („erst alles falsch machen, dann korrigieren“)
• Sandwichmethode: Wechsel zwischen Aktivierung der Studierenden - hier mit Augmented-Reality - und der Theorieeinheiten.
• Rollentausch: Studierende korrigieren in der App die falschen Storyboards

Testphasen in der Lehre

Projektplan: Testung einiger Funktionen der App im Wintersemester 2018/2019. Ausführlichere Testphasen ab dem Sommersemester 2019. Die Evaluation besteht aus einem Fragebogen (basierend auf Intrinsic Motivation Inventory (IMI)), einer Video-Beobachtung mit anschließender Analyse, Gruppendiskussion und der Untersuchung der studentischen Abgaben (Ausarbeitung und Videoprojekte).

Die Testphase bestanden aus drei Vorlesungeinheiten:

• Kurze Einführung in die Nutzung der Augmented-Reality-Brille
• App-Vorstellung über Folien und Screenshots aus der App, Einsatz beim Lernen über Planen (intensiv, mit AR-App Storyboard erstellen)
• Einsatz von Augmented-Reality beim Lernen über Filmaufnahmen (kurze Einblendung der Storyboards vor und während des Filmens)

Rückmeldungen der Studierenden über den Einsatz der Augmented-Reality-App:

• Fast alle Studierende fanden die Anwendung interessant und würden die Augmented-Reality-technologie auch in anderen Lehrveranstaltungen einsetzen (93%).
• Die meisten Studierenden fanden, dass sie an den Übungen aktiv teilnehmen und mehr über das Fachthema lernen konnten (80%).
• Eine Förderung der sozialen Eingebundenheit konnten 71% der Studierenden feststellen.

Beobachtungen der Lehrperson nach Auswertung der Videoaufzeichnungen:

• Studierende sind die langen aktiven Phasen nicht gewohnt und diese sind damit teilweise ermüdend
• Aktivere Teilnahme der Studierenden durch den Einsatz von Augmented-Reality
• Intensivere Auseinandersetzung mit der Planungsphase

Bisheriges Fazit:

• Augmented-Reality-App weiterentwickeln für eine Nutzung zu zweit oder mit mehreren Personen gleichzeitig, damit „ich sehe was, was du nicht siehst“, entschärft wird.

• Das Konzept mit vielen aktiven Teilen wird weiterverfolgt, aber verteilt über mehrere Veranstaltungen und in Abwechslung mit Phasen am Platz.

Präsentiert von Gergana Lilligreen, Doktorandin der Informatik

"Kein Ersatz, sondern zusätzliche Unterstützung der Studierenden"

Heutzutage sind E-Lectures oder auch Vorlesungsaufzeichnungen aus dem experimentellen Stadium herausgetreten und im Studienalltag immer häufiger anzutreffen. Diese ermöglichen den Studierenden unabhängig von zeitlichen und räumlichen Restriktionen am Studienbetrieb teilzunehmen. Diese Flexibilisierung kann eine große Erleichterung in den Studienalltag der Studierenden bringen, zudem können E-Lectures zur Vorbereitung, zur Nachbereitung, als Nachschlagewerk und vor allem zur Prüfungsvorbereitung genutzt werden. Die Potenziale von E-Lectures wurden in einigen älteren Studien erarbeitet (vgl. u.a. Zimmermann, May & Jokiaho 2011; Rust & Krüger 2011; Tillmann, Bremer & Krömker 2012).

"Unterstützungsangebot ohne viel Aufwand"

Diese Potenziale sollen auch den Studierenden in der Lehrveranstaltung "Softwarequalität" zu Gute kommen. Aus diesem Grund wurden im Sommersemester 2018 insgesamt 36 Aufzeichnungen - mit der Medientechnologie in Raum A102 - erstellt und den Studierenden über eine Panopto-Einbettung im dazugehörigen Moodlekurs zu Verfügung gestellt.

Lehrevaluation

Die Lehrevaluation bestand aus zwei Fragebögen: (1) Die Studierenden füllten in der letzten Veranstaltung des Semesters einen klassischen Paper-and-Pencil-Fragebogen aus und (2) wurde ein Online-Fragebogen genutzt, den die Studierenden nach der Klausur ausfüllen konnten. Dabei wurden hautpsächlich Aussagen mit einer 5-Stufigen-Likert-Skala eingesetzt.

• Flexibilität: Die E-Lectures bringen eine spürbare Erleichterung in den Studienalltag (M = 4,36 bei einer SD = 0,9) und vor allem, dass verpasste Lerninhalte nachgeholt werden können (M = 4,64 bei einer SD = 1,0).
• Lernerfolg: Die meisten Studierenden geben an, dass sie einen höheren Lernerfolg durch die Nutzung der E-Lectures haben (M = 4,05 bei einer SD = 1,0) und sich auch besser auf die Klausur vorbereiten können (M = 4,09 bei einer SD = 1,0).
• Nutzung: Die E-Lecutres wurden hauptsächlich zur Nachbereitung bzw. Wiederholung (91%) sowie zur Klausurvorbereitung (77%) genutzt.

Zusammenfassend wird der Einsatz der E-Lectures als Ergänzungsangebot als sehr gut bewertet und positiv angenommen. Sowohl die Qualität der Videos als auch die Auswirkungen auf den Lernprozess sowie den Studienalltag werden von den Studierenden positiv bewertet. Dies zeigt sich auch darin, dass der einstimmige Wunsch nach einem vermehrten Einsatz von E-Lectures – auch in anderen Lehrveranstaltungen – vorhanden ist.

„Nachholen, wenn Vorlesung verpasst“

„zum besseren Verständnis erneut anschauen"

„Man kann sich beim Nacharbeiten Notizen machen und in der Vorlesung zuhören“

„Durch Aufzeichnung das Skript besser verständlich wird“

(Aussagen von Studierenden über den Einsatz von E-Lecture)

Präsentiert von Herbert Thielen, Professor für Informatik in Zusammenarbeit mit Steven Schuhmacher (M. A.), Team "Digitale Lehre"