Eickhoff, Verena
Didaktische Gestaltung von MOOCs: Forschungsstand und Empfehlungen Artikel
In: Zeitschrift für Hochschulentwicklung (ZFHE), Bd. 18, Ausg. 1, S. 57–75, 2023, ISSN: 2219-6994.
Abstract | Links | BibTeX | Schlagwörter: A, didaktische Prinzipien, Instruktionsdesign, massive open online course (MOOC), Online-Lernen, Selbstgesteuertes Lernen, selbstreguliertes Lernen
@article{Eickhoff2023,
title = {Didaktische Gestaltung von MOOCs: Forschungsstand und Empfehlungen},
author = {Verena Eickhoff},
editor = {Martin Ebner and Thomas Staubitz and Markus Koschutnig-Ebner and Sebastian Serth},
url = {https://doi.org/10.3217/zfhe-18-01/04},
doi = {10.3217/zfhe-18-01/04},
issn = {2219-6994},
year = {2023},
date = {2023-03-01},
journal = {Zeitschrift für Hochschulentwicklung (ZFHE)},
volume = {18},
issue = {1},
pages = {57–75},
abstract = {Vor dem Hintergrund der steigenden Bedeutung digitaler Lehre und dem Bedarf nach Good Practice und Gestaltungsempfehlungen fragt der Beitrag nach der didaktischen Qualität von MOOCs sowie didaktischen Prinzipien und Maßnahmen, die erfolgreiches Lernen in MOOCs fördern. Unter Bezug auf aktuelle Forschungsergebnisse wird gezeigt, dass die didaktische Qualität von MOOCs als unzureichend zu bewerten ist. Anschließend werden mehrere didaktische Prinzipien auf ihre Eignung zur didaktischen Gestaltung von MOOCs geprüft und danach Maßnahmen vorgestellt, die sich als geeignet erwiesen haben, um das für den Lernerfolg in MOOCs wichtige selbstregulierte Lernen zu fördern.},
keywords = {A, didaktische Prinzipien, Instruktionsdesign, massive open online course (MOOC), Online-Lernen, Selbstgesteuertes Lernen, selbstreguliertes Lernen},
pubstate = {published},
tppubtype = {article}
}
Vor dem Hintergrund der steigenden Bedeutung digitaler Lehre und dem Bedarf nach Good Practice und Gestaltungsempfehlungen fragt der Beitrag nach der didaktischen Qualität von MOOCs sowie didaktischen Prinzipien und Maßnahmen, die erfolgreiches Lernen in MOOCs fördern. Unter Bezug auf aktuelle Forschungsergebnisse wird gezeigt, dass die didaktische Qualität von MOOCs als unzureichend zu bewerten ist. Anschließend werden mehrere didaktische Prinzipien auf ihre Eignung zur didaktischen Gestaltung von MOOCs geprüft und danach Maßnahmen vorgestellt, die sich als geeignet erwiesen haben, um das für den Lernerfolg in MOOCs wichtige selbstregulierte Lernen zu fördern.
Harder, Thorleif; Drzyzga, Gilbert
Perzeption und Präferenzen von Online-Studierenden zu Lernenden-Dashboards: Designelemente, Akzeptanz und ML-basierte Lernfortschrittsprognosen Konferenzberichte Geplante Veröffentlichung
Waxmann, Jena, Geplante Veröffentlichung.
Abstract | Links | BibTeX | Schlagwörter: A, Benutzerzentriertes Design, Dashboard, dropout, Instruktionsdesign, User Experience Design
@proceedings{nokey,
title = {Perzeption und Präferenzen von Online-Studierenden zu Lernenden-Dashboards: Designelemente, Akzeptanz und ML-basierte Lernfortschrittsprognosen},
author = {Thorleif Harder and Gilbert Drzyzga},
url = {folgt},
booktitle = {Tagungsband der GMW2023: Integration und Ko-Kreation: Miteinander von Mensch und Maschine in Forschung und Bildung},
publisher = {Waxmann},
address = {Jena},
abstract = {Digitale Studiengänge haben in jüngster Zeit erheblich an Bedeutung gewonnen, da sie ein flexibles, zeit- und ortsunabhängiges Studium ermöglichen. Aufgrund räumlicher Distanz und des Online-Charakters sind die Online-Studierenden jedoch teilweise isoliert und müssen ihr Lernen selbst organisieren. Learning Analytics eröffnet hier aussichtsreiche Möglichkeiten, Lernprozesse zu unterstützen und zu verbessern. Im Rahmen eines Forschungsprojektes wird ein Lernenden-Dashboard (LD) für Online-Studiengänge eines Universitätsnetzwerks entwickelt, das auf Methoden des maschinellen Lernens (ML) basiert. Um die Bedürfnisse, Erwartungen und Sichtweisen der Online-Studierenden in Bezug auf das zu entwickelnde LD und den Umgang mit den analysierten Daten zu erfassen, wurde eine OnlineBefragung im Hochschulverbund durchgeführt (N=179). Die Ergebnisse zeigen, dass die Studierenden bereit sind, ihre persönlichen Daten zur Verfügung zu stellen, wenn sie z.B. durch die Darstellung ihres Lernprozesses in Form eines prognostizierten Verlaufs einen unmittelbaren Mehrwert erhalten. Bei den DashboardElementen zeigte sich beispielsweise, dass ein personalisierter Kalender und die Darstellung von Einsendeaufgaben besonders geschätzt werden, was die Bedeutung individueller Lernpfade unterstreicht.},
keywords = {A, Benutzerzentriertes Design, Dashboard, dropout, Instruktionsdesign, User Experience Design},
pubstate = {forthcoming},
tppubtype = {proceedings}
}
Digitale Studiengänge haben in jüngster Zeit erheblich an Bedeutung gewonnen, da sie ein flexibles, zeit- und ortsunabhängiges Studium ermöglichen. Aufgrund räumlicher Distanz und des Online-Charakters sind die Online-Studierenden jedoch teilweise isoliert und müssen ihr Lernen selbst organisieren. Learning Analytics eröffnet hier aussichtsreiche Möglichkeiten, Lernprozesse zu unterstützen und zu verbessern. Im Rahmen eines Forschungsprojektes wird ein Lernenden-Dashboard (LD) für Online-Studiengänge eines Universitätsnetzwerks entwickelt, das auf Methoden des maschinellen Lernens (ML) basiert. Um die Bedürfnisse, Erwartungen und Sichtweisen der Online-Studierenden in Bezug auf das zu entwickelnde LD und den Umgang mit den analysierten Daten zu erfassen, wurde eine OnlineBefragung im Hochschulverbund durchgeführt (N=179). Die Ergebnisse zeigen, dass die Studierenden bereit sind, ihre persönlichen Daten zur Verfügung zu stellen, wenn sie z.B. durch die Darstellung ihres Lernprozesses in Form eines prognostizierten Verlaufs einen unmittelbaren Mehrwert erhalten. Bei den DashboardElementen zeigte sich beispielsweise, dass ein personalisierter Kalender und die Darstellung von Einsendeaufgaben besonders geschätzt werden, was die Bedeutung individueller Lernpfade unterstreicht.