E-Learning und E-Klausurenam Lehrstuhl für Wirtschafts- und Sozialstatistik,
Universität Trier
Dr. Jan Pablo Burgard
13.11.2014
Göttingen, 13.11.2014 | Burgard | 1 (17) E-Learning und E-Klausuren WiSoStat Uni Trier
Vision und eLITEGrundausbildungFortgeschrittene KurseFazit und Ausblick
Gliederung des Vortrags
Die Vision und erste Schritte im Projekt eLITE
Konstruktion und Implementierung des E-Learning undE-Assessment Angebots für die Statistik Grundausbildung
Konstruktion und Implementierung des E-Learning undE-Assessment Angebots für fortgeschrittene Statistik–Kurse
Abschließende Betrachtung der umgesetzten Verfahren
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Vision
I AusgangslageI Propädeutische Fächer (WiSo) oft rechenintensivI Kontinuierliches Lernen als Schlüssel für nachhaltige
Lernerfolge (Vorgehensweise)I Beobachtung: Lernen fand erst kurz vor der Klausur statt
I Problem: Aufwand bei MassenveranstaltungenI Wöchentliche Übungsaufgaben mit Lernkontrolle nicht mehr
durchführbarI Individuelle Lernkontrolle kaum möglichI Folge: Verständnisschwierigkeiten werden (zu) spät erkannt
mit Folgen für Klausuren
I Vision: Schaffung einer E-InfrastrukturI Förderer: Nikolaus Koch Stiftung
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Zielsetzung und Anforderungsprofil
ZielsetzungI Ergänzung des Lehrangebots durch eLearningI Wöchentliche E-Tutorien mit FeedbackI Rückkopplung für Vorlesung / Tutorien
AnforderungsprofilI Basis soll auf bestehender Infrastruktur stehen (Stud.IP /
ILIAS)I Kontinuierliches Lernen (Motivation)I Individualisierte Tests (ggf. mit Bonuspunkten)I Schaffung einer geeigneteren Lernatmosphäre
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Ziel des eLITE Projektes
I Verbesserung der Lernsituation für Studierende (und Lehrende)I Ermöglichung alternativer Lehr- und LernkonzepteI Studienbegleitendes Self-AssessmentI Einbindung weiterer Professuren in die Anwendung von
E-LearningI Sukzessive Erweiterung auf diverse Fachbereiche
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Das eLITE Team
eLearning KoordinationsstelleBianca Höfler-Hoang, Daniel Röder, +
ZIMKAlexander Lürken-Uhl, Matthias Shen, +
Wirtschafts- und SozialstatistikJan Pablo Burgard, Ralf Münnich, ThomasZimmermann
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Verortung von E-Learning in der Statistik GrundausbildungAngebot
I VorlesungI TutorienI E-Tutorien und E-Tests
VorteileI Unbeschränkte Anzahl an ÜbungsaufgabenI Automatische Korrektur der ErgebnisseI Möglichkeit Bonuspunkte für Klausur zu sammeln
ErwartungenI Kontinuierliches Üben während des SemestersI Eigenständiges Auseinandersetzen mit ÜbungsaufgabenI Feedback geben
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Teilnehmerzahlen an den E-Tests WiSe 2011/12
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Teilnehmerzahlen an den E-Tests SoSe 2012
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Bonuspunkteverteilung Deskriptive Statistik WiSe 2012/13
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Effekt des Bonus auf die Klausurnote
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Test auf Korrelation zwischen Klausurpunkten undBonuspunkten
cor.test(Punkte.Klausur,Bonuspunkte,alt="g")Pearson’s product-moment correlation
data: Punkte.Klausur and Bonuspunktet = 10.9845, df = 431, p-value < 2.2e-16alternative hypothesis: true correlation is greater than 095 percent confidence interval:0.403457 1.000000
sample estimates:cor
0.4676771
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ILIASI Integriertes Lern-, Informations- und
Arbeitskooperations-SystemI ILIAS ist ein open-source Learn-Management-System (LMS),
vergleichbar mit Moodle, Blackboard,. . .I ILIAS bietet u.A. die Möglichkeit virtuelle Kurse zu erstellen
und mit Hilfe von Tests den Wissensstand der Teilnehmerabzufragen
I Ermöglicht eine automatisierte, detaillierte Auswertung vonTests
I Auswahl möglicher Fragetypen:I Multiple-Choice & Single-ChoiceI Numerische Aufgaben und (numerische) LückenaufgabenI Zuordnungs- /AnordnungsfragenI Imagemap
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RI R ist eine freie Programmiersprache für
I statistisches RechnenI statistische Grafiken
I In Anlehnung an die Programmiersprache S entstanden,weitgehend kompatibel.
I R ist auf vielen Plattformen verfügbar, insbesondere Linux,Windows und MacOS
I R gilt zunehmend als die Standardsprache in der StatistikI Im TIOBE-Index (Stand: November 2014) belegt R Platz 12.I Beschäftigte mit guten R-Kenntnissen hatten in einer Studie
ein höheres Durchschnittseinkommen als Beschäftigte mitanderen IT–Fähigkeiten.(http://www.stat.auckland.ac.nz/ ihaka/downloads/Interface98.pdf, abgerufen am 11.November 2014)
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RIliasRILIAS verknüpft R und ILIAS
I Generierung von Aufgaben mit variierenden Daten in RI Erstellung komplexer AufgabeninhalteI Benutzer kann Inhalte der Aufgaben individuell festlegen
I Fragentyp und Anzahl der FragenI Wertebereiche und ToleranzenI Punktzahl
I Anzahl unterschiedlicher Aufgaben beliebigI Variation durch verschiedene Daten/DatensätzeI Variation durch zufällige Fragestellungen
I Aufgabenerstellung auf zwei WegenI Vordefinierte Funktionen im PaketI Erstellung eigener Funktionen
I Ausgabe in einem vom ILIAS-Import unterstütztem Format
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Vision und eLITEGrundausbildungFortgeschrittene KurseFazit und Ausblick
Beispiele für E-Klausuren in fortgeschrittenenStatistik–Kursen
I Empirische Wirtschaftsforschung (BA)I Statistische Programmierung mit R (MA)I Statistische Modellierung (MA)I Zeitreihenanalyse (MA)
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Vision und eLITEGrundausbildungFortgeschrittene KurseFazit und Ausblick
Abschließende Betrachtung der umgesetzten Verfahren
I Positives Feedback bisherI Intensive Nutzung einiger TeilnehmerI Systematische Verbesserung und Lerneffekte erkennbarI In Lehrevaluation positiv aufgenommen
I Das eLITE-ProjektI In einer ersten Projektphase wurde die Infrastruktur aufgebaut
sowie eine Umsetzung in der Statistik erreichtI Derzeit werden weitere Klausuren umgesetzt
I Kontinuierliche Weiterentwicklung von RILIAS
Ein besonderer Dank geht an die Nikolaus Koch-Stiftung für diefreundliche Unterstützung des Projektes eLITE.
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