Direktfeedback in asynchronen Online-Lernszenarien

Der tatsächliche Workload Studierender ist in der Praxis häufig geringer als seitens der Studiengangsplanung veranschlagt, weil die Selbststudiumsphasen nicht ausreichend wahrgenommen werden (s.u.A. Schulmeister & Metzger 2011, Thiel, Ficzko & Blüthmann 2006). Als Ursachen hierfür konnten nicht nur das Studierverhalten, sondern auch die mangelnde Integration des Selbststudiums in das Studium ausgemacht werden (Metzger, Schulmeister & Martens 2012, Schulmeister & Metzger 2012). Durch typische Ansätze der Präsenzlehre wie tutoriell begleitete Übungsaufgaben können zweifellos spürbare Verbesserungen erwirkt werden, auch wenn ein solches Angebot nicht von allen Studierenden in der Praxis gleichermaßen gut angenommen wird. Der hohe Bedarf an Personal und Räumlichkeiten lässt dieses Vorgehen jedoch nur in begrenztem Umfang zu.

Online-Übungssysteme hingegen, wie sie beispielsweise an der Fernuniversität in Hagen erfolgreich eingesetzt werden, ermöglichen Studierenden die orts- und zeitunabhängige Bearbeitung von Übungsaufgaben. Durch teilautomatisierte Korrekturmodule können Korrektoren von zeitraubenden Trivialkorrekturen (Auswertung von Multiple-Choice Aufgaben u.Ä.) entlastet werden, so dass mehr Kapazitäten für komplexe Korrekturen und Analyse von Verständnisproblemen zur Verfügung steht. Diese Systeme erreichen ihre Grenzen jedoch in der Interaktivität mit den Studierenden. Sie können zwar direkte Rückkopplung auf Basis der studentischen Eingaben geben, indem sie diese auf ihre Korrektheit prüfen, bei fehlerhaften Eingaben können sie jedoch nur in sehr engem Rahmen Hilfestellung bieten.

Onlinesysteme eignen sich durch ihre systemimmanente Datenbankanbindung wesentlich besser für die rechnergestützte Analyse der studentischen Leistungen als manuelle Verfahren in Papierform. In bestehenden Analyseszenarien stehen dabei die erreichten Punktzahlen im Vordergrund, auf deren Basis auch im laufenden Übungsbetrieb über Modifikationen der Lern- und Übungsinhalte durch die Vorlesungsverantwortlichen entschieden werden kann. Es werden jedoch damit die sich durch Online-Übungssysteme bietenden Möglichkeiten bei weitem nicht ausgeschöpft, weil die durch die Studierenden beschrittenen Lernpfade nicht in die Analyse mit einbezogen werden.

Aus den vorangegangenen Überlegungen resultieren nun die folgenden Projektziele:

1. Förderung des Selbststudiums
2. Stärkung der Verzahnung von Selbststudium und Präsenzveranstaltungen
3. Rechnergestützte Klassifikation von Lernhürden

Methodisch neuartig ist hier der Ansatz, Lernhürden nicht nur zu identifizieren, sondern auch mit Hilfe geeigneter Ansätze der Ingenieurswissenschaften und Mathematik zu klassifizieren. Dies ermöglicht erstmals, auch in asynchronen Lehr- und Lernsituationen den Studierenden rechnergestütztes Feedback zur Bewältigung von Lernhürden an die Hand zu geben.

Literaturverzeichnis

• Schulmeister, R. & Ch. Metzger (2012): Zur Rolle der Lehrorganisation bei der Gestaltung des studentischen Selbststudiums. In: Kossek, B. & M. F. Peschl (Hrsg.), Digital Turn? Zum Einfluss digitaler Medien auf Wissensgenerierungsprozesse von Studierenden und Hochschullehrenden (S. 77-92). Wien: V&R unipress.
• Thiel, F., M. Ficzko & I. Blüthmann (2006): FELZ – ein Instrument zur Erfassung der studienbezogenen Arbeitsbelastung. In: Berendt, B., J. Wild & H. Voss (Hrsg.), Neues Handbuch Hochschullehre. 2. Auflage. 24. Ergänzungslieferung. Beitrag I 2.6 (S. 1-30). Stuttgart, Berlin: Raabe Verlag.