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An der Hochschule Hannover wird das Lern-Management-System Moodle eingesetzt. Für die dort verfügbare Quizfunktion wurde der neue Fragetyp MooPT (Moodle Programming Task) von der Abteilung Informatik der Fakultät IV entwickelt. Einem solchen Quiz muss immer ein Frageverhalten zugewiesen werden. Die Frageverhalten, welche Moodle standardmäßig anbietet, sind nicht mit dem MooPT-Fragetypen kompatibel. Aus diesem Grund müssen diese angepasst werden. Dies wurde bereits für zwei der acht Standard-Frageverhalten von der Abteilung Informatik durchgeführt.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung der restlichen Verhalten für den MooPT-Fragetypen. Dabei wird die Moodle-Quiz-Komponente und der MooPT-Fragetyp mit seinen Frageverhalten analysiert. Anschließen wird auf Basis dieser Analyse die Entwicklung der restlichen Frageverhalten erläutert.
Der Quellcode der Moodle-Plattform ist in PHP geschrieben und somit auch der des MooPT-Fragetypen und der der Frageverhalten. Auf GitHub stehen die Implementierungen der entwickelten Frageverhalten unter der GPL-Lizenz zur Verfügung:
https://github.com/LennartRolfes/moodle-qbehaviour_adaptivemoopt
https://github.com/LennartRolfes/moodle-qbehaviour_adaptivemooptnopenalty
https://github.com/LennartRolfes/moodle-qbehaviour_deferredmooptcbm
https://github.com/LennartRolfes/moodle-qbehaviour_immediatemooptcbm
https://github.com/LennartRolfes/moodle-qbehaviour_interactivemoopt
Automatische Bewertungssysteme für Programmieraufgaben (Grader) sind komplexe Softwaresysteme. Automatisch ausführbare Regressionstests können kostengünstig potenzielle Fehler im Grader aufdecken. Im vorliegenden Beitrag soll beschrieben werden, wie Musterlösungen als Eingabedaten für automatische Regressionstests fungieren können. Es geht also um die Vorstellung einer Lösung eines Software Engineering Problems für E-Learning-Systeme. Wir betrachten, welche Eigenschaften des ProFormA-Aufgabenformats für automatische Regressionstests genutzt werden können und schlagen Erweiterungen des Formats vor. Der Beitrag beschreibt die beispielhafte Implementierung eines automatischen Black Box Systemtests für den Autobewerter Graja und geht dabei u. a. auf die Gestaltung eines Record-Playback-Vorgehens, auf einen unscharfen Soll-Ist-Vergleich sowie auf die Frage der Lokalisierbarkeit von entdeckten Regressionen ein.
Automatisiert bewertbare Programmieraufgaben definieren Tests, die auf Einreichungen angewendet werden. Da Testergebnisse nicht mit Bewertungsergebnissen gleichzusetzen sind, schlagen wir ein Beschreibungsformat vor, das Testergebnisse auf Bewertungsergebnisse abbildet. Lehrkräfte können die Abbildungsvorschrift an ihren Lehrkontext anpassen. Der Vorschlag ist unabhängig von den beteiligten Autobewertern, von den eingesetzten Benutzungsschnittstellen und von der zu lernenden Programmiersprache einsetzbar. Das Format basiert auf verschachtelten Bewertungskategorien, welche um ein Nullifikationen-Konzept ergänzt werden.
Das Stufenmodell „Komplexitätsstufen von aktivierenden Lernressourcen“ wurde von einem Projektteam der Fachhochschule Hannover für die Produktion von E-Learning Materialien entwickelt. Die Bachelorarbeit soll beantworten, ob das Modell in der Praxis anwendbar ist. Hierfür wird eine Analyse des Stufenmodells angestrebt.
Um die Anwendbarkeit zu überprüfen, wird das Stufenmodell mit Beispielen aus wissenschaftlichen Bibliotheken abgeglichen. Die Beispiele basieren auf Lernressourcen, die aus Bibliotheken entnommen werden, die mittels E-Learning Informationskompetenz vermitteln.
Für die Analyse werden die Angebote anhand der Parameter und der Lernziele des Stufenmodells kategorisiert. Um die Ergebnisse anwendbar zu machen, wird weiterhin ein Konzept für die Förderung von Informationskompetenz mit E-Learning Werkzeugen vorgeschlagen.
Die Analyse des Stufenmodells zeigt auf, dass das Modell eine gute Orientierung ist, um E-Learning Ressourcen zu kategorisieren. Der Parameter Komplexität eignet sich, um die Ressourcen umfassend abzubilden, da die meisten Beispiele in das Modell einsortiert werden
können. Der Schwachpunkt des Modells besteht jedoch darin, dass zu viele Parameter berücksichtigt werden, die sich gegenseitig ausschließen können.
Die Ergebnisse der Analyse werden abschließend zu einem Konzept für Bibliotheken zusammengefasst. Die Theorien der Didaktik, sowie das Schwellenkonzept der Association of College & Research Libraries dienen hierbei als Grundlage. Dies zeigt auf, dass Informationskompetenz mit E-Learning Werkzeugen vermittelt werden und das Stufenmodell als Instrument dienlich sein kann.
Die vergleichende Fallstudie untersucht die Auswirkungen des Einsatzes von Videokonferenzsoftware (VKS) in einer kooperativen Lernumgebung in einem Masterseminar der Hochschule Hannover im Studiengang Unternehmensentwicklung. Es wurden 13 problemzentrierte Interviews mit Teilnehmenden eines Online- und eines Präsenzkurses geführt. Die gewonnenen Daten aus den Interviewaussagen wurden unter Anwendung des an der Hochschule eingesetzten Evaluationsfragebogens auf Plausibilität geprüft. Es wurden acht Probanden aus dem Onlinekurs und fünf Probanden aus dem vorherigen Präsenzkurs befragt. Die Interviews wurden über eine qualitative Inhaltsanalyse ausgewertet. Die zentralen
Ergebnisse waren, dass das Teleteaching zwar funktioniert, die Onlinestudierenden aber eine niedrigere Aufmerksamkeit, eine gehemmte aktive Beteiligung, eine geringere Interaktion zwischen den Studierenden und eine erschwerte Interaktion in den Gruppenarbeiten wahrnehmen. Als größte Nachteile wurden die fehlenden persönlichen Kontakte und die niedrige Aufmerksamkeit identifiziert. Als größter Vorteil erwies sich die erhöhte Flexibilität durch den ersparten Anfahrtsweg. Ein für Teleteaching zentraler Erfolgsfaktor ist, dass die Kameras auch bei den Teilnehmenden angeschaltet sein sollten, damit die Aufmerksamkeit und die aktive Beteiligung gefördert werden. Zwölf der Probanden stuften den VKS-Einsatz als sinnvolle Ergänzung für Seminare ein. Präsenzseminare sind aber keinesfalls durch Onlineseminare zu ersetzen.
Am Beispiel des Fünf-Faktoren-Modells der Persönlichkeit aus der Psychologie (Big 5) wird exemplarisch gezeigt, wie komplexe Lerninhalte adäquat für eine Onlinevermittlung aufbereitet werden können und wie man zugleich die Lernmotivation der Teilnehmenden erhöhen kann. Hierfür wurde eine bestehende Lerneinheit mit Präsenzvermittlung im Umfang von einem halben Tag in ein Onlineformat übertragen. Der Kern des Onlineformats beinhaltet sechs Lernvideos, bestehend aus einem Videofilm zum Modellüberblick und je einem Videofilm für jeden der fünf Faktoren des Modells. In den Videofilmen agieren die fünf Mitglieder einer Rockband sowie ein Erzähler aus dem Off. Jedes Bandmitglied steht prototypisch für einen der fünf Faktoren des Modells. Die Darstellung der fünf Bandmitglieder (The Big Fives) und deren Interaktion werden als Grundlage genutzt, um die Anwendung des Fünf-Faktoren-Modells zu üben.
Ein Schnittstellen-Datenmodell der Variabilität in automatisch bewerteten Programmieraufgaben
(2018)
Automatisch bewertete, variable Programmieraufgaben stellen besondere Schnittstellenanforderungen an Autobewerter (Grader) und Lernmanagementsysteme (LMS). Um Wiederverwendung von Aufgaben über Systemgrenzen hinweg zu begünstigen, schlagen wir vor, Aufgabenschablonen durch eine von allen beteiligten Systemen genutzte Middleware zu instanziieren und dabei Variabilitätsinformationen in einem Schnittstellen-Datenmodell zu transportieren. Wir stellen ein solches Datenmodell vor, welches für die Grader-unabhängige Kommunikation mit LMS ausgelegt ist und beispielhaft im Autobewerter Graja implementiert wurde. Zudem wird eine Dialogkomponente für die manuelle Werteauswahl vorgestellt, die auch bei großen Wertemengen effizient und Grader-unabhängig einsetzbar ist. Die Eignung des Dialogs und des Datenmodells wird anhand eines typischen Bewertungsszenarios diskutiert.
Automatisiert bewertbare Programmieraufgaben dienen Studierenden zum Einüben von Programmierfertigkeiten. Die Verfügbarkeit von mehreren verschiedenen Aufgaben, die denselben Stoff abdecken, ist für verschiedene Zwecke hilfreich. Eine Programmieraufgabe lässt sich durch Einführung von Variationspunkten variabel gestalten. Die hierbei entstehende Aufgabenschablone ist Ausgangsbasis der sogenannten Materialisierung, der automatischen Generierung konkreter Aufgaben. Der vorliegende Beitrag stellt ein Datenmodell mit dem Ziel vor, sowohl die Auswahl von Variationspunktwerten als auch die automatische Materialisierung auf verschiedenen Systemen in verschiedenen Programmiersprachen zu unterstützen. Das vorgeschlagene Datenformat ermöglicht Lernmanagementsystemen die Unterstützung variabler Programmieraufgaben bei gleichzeitiger Unkenntnis des eingesetzten Autobewerters.
Automatisiert bewertbare Programmieraufgaben definieren Tests, die auf Einreichungen angewendet werden. Da Testergebnisse nicht mit Bewertungsergebnissen gleichzusetzen sind, schlagen wir ein Beschreibungsformat vor, das Testergebnisse auf Bewertungsergebnisse abbildet. Lehrkräfte können die Abbildungsvorschrift an ihren Lehrkontext anpassen. Der Vorschlag ist unabhängig von den beteiligten Autobewertern, von den eingesetzten Benutzungsschnittstellen und von der zu lernenden Programmiersprache einsetzbar. Das Format basiert auf verschachtelten Bewertungskategorien, welche um ein Nullifikationen-Konzept ergänzt werden. Letzteres sucht einen Ausgleich im Spannungsfeld zwischen einem für Studierende einfach verständlichen Bewertungsergebnis und den Eigenarten der eigentlich nicht für Bewertungszwecke erfundenen, nichtsdestotrotz regelmäßig und sinnvollerweise für Bewertungszwecke eingesetzten Softwarewerkzeuge.
Open Science beschreibt die Öffnung des gesamten wissenschaftlichen Forschungs- und Erkenntnisprozesses, in dem Daten, Methoden und Ergebnisse geteilt werden. Dadurch ergeben sich neue Möglichkeiten und Formen der Wissensteilung und der Zusammenarbeit sowohl innerhalb als auch außerhalb der Wissenschaft. Für die Umsetzung in die Praxis ist es notwendig, dass ein grundlegendes Verständnis und Bewusstsein für den Nutzen und die Vorteile von Open Science sowie für praktische Anwendungsmöglichkeiten verbreitet werden. Diese Masterarbeit beschäftigt sich damit, wie Open Science mit E-Learning vermittelt werden kann. Dafür werden aufbauend auf einer Analyse von Trainings- und Lernangeboten Empfehlungen in zielgruppenspezifischen Umsetzungsmodellen entwickelt, die verschiedene Lerninhalte und E-Learning Formate berücksichtigen und Ansätze zur Nachnutzung bieten.
Informationskompetenz ist eine Schlüsselkompetenz für gesellschaftliche Teilhabe. Unter dem Eindruck des „Framework for Information Literacy for Higher Education“ der ACRL verändert sich das Verständnis von Informationskompetenz. Die Angebote zur Förderung von Informationskompetenz von Universitäts- und Hochschulbibliotheken müssen besser in die Lehre in den Disziplinen integriert werden. E-Learning-Formate eigenen sich hierfür besonders gut. Für die gelungene Gestaltung von E-Learning-Angeboten sind Kenntnisse über Lerntheorien und Mediendidaktik notwendig. Auf eine breite theoretische Betrachtung folgt der Entwurf mediendidaktischer Konzepte für ein E-Learning-Angebot zur Förderung von Informationskompetenz an der Universitätsbibliothek der Freien Universität Berlin.
Wir beschreiben eine Möglichkeit, Variationspunkte und deren Varianten in automatisiert bewerteten Programmieraufgaben zu spezifizieren. Solche Variationspunkte kommen bei individualisierbaren Programmieraufgaben zum Einsatz, bei denen jede Studentin und jeder Student eine eigene Variante einer Programmieraufgabe erhält. Die Varianten werden automatisch gebildet, indem an definierten Variationspunkten immer wieder andere, konkrete Werte eingesetzt werden. Schon bei sehr einfachen Aufgaben bestehen Abhängigkeiten zwischen den einzelnen Variationspunkten, die bei der Wahl der konkreten Werte zu berücksichtigen sind. Zudem kann die Menge der gültigen Werte auch bei einfachen Aufgaben so groß werden, dass die vollständige Auflistung aller Wertkombinationen an Ressourcengrenzen scheitert. Die vorgestellte Spezifikation verwendet eine kompakte und für Aufgabenautoren verständliche Sprache, die eine automatische Auswahl von korrekten, den Abhängigkeiten gehorchenden Wertekombinationen ermöglicht. Die Sprache ist unabhängig von den Erfordernissen eines bestimmten Autobewerters und versetzt Frontend- und Backendsysteme in verschiedenen technischen Ökosystemen in die Lage, ausgewählte Werte einer sehr großen Wertemenge zu generieren, deren Abhängigkeiten zu prüfen, sowie ggf. bestimmte Wertbelegungen in einem benutzerfreundlichen Dialog auszuwählen. Wir unterstützen Variationspunkte mit endlichen Mengen vorzugebender diskreter Werte sowie kontinuierliche Wertebereiche, die durch eine vorzugebende Anzahl von Samples diskretisiert werden. Wir beschäftigen uns insbesondere mit der Frage, wie lange Auflistungen gültiger Wertkombinationen durch die Angabe von Ableitungsvorschriften ersetzt werden können. Ein besonderes Augenmerk legen wir auf eine redundanzfreie Beschreibung der Variantenmenge. Die Notation setzt auf XML und Javascript in der Annahme, dass diese Technologien in allen beteiligten Systemen zur Verfügung stehen können.
Wir führen schrittweise in den Einsatz einer Java-Bibliothek ein, um Variationspunkte und deren Wertemengen in automatisiert bewerteten Programmieraufgaben zu spezifizieren und als XML-Datei zu exportieren. Solche Variationspunkte kommen bei individualisierbaren Programmieraufgaben zum Einsatz, bei denen jede Studentin und jeder Student eine eigene Variante einer Programmieraufgabe erhält.
In diesem Bericht wird der Autobewerter Graja für Java-Programme vorgestellt. Wir geben einen Überblick über die unterstützten Bewertungsmethoden sowie die beteiligten Nutzerrollen. Wir gehen auf technische Einzelheiten und Randbedingungen der in Graja eingesetzten Bewertungsmethoden ein und zeigen die Einbindung von Graja in eine technische Gesamtarchitektur. An einem durchgehenden Beispiel stellen wir die Struktur einer Programmieraufgabe sowie die von Graja unterstützten Feedback-Möglichkeiten dar. Informationen zum bisherigen Einsatz des Graders runden den Bericht ab.
Ein Autobewerter für von Studierenden eingereichte Programme führt die im ProFormA-Aufgabenformat sequentiell spezifizierten "Tests" aus, um die Einreichung zu prüfen. Bzgl. der Interpretation und Darstellung der Testausführungsergebnisse gibt es derzeit keinen graderübergreifenden Standard. Wir beschreiben eine Erweiterung des ProFormA-Aufgabenformats um eine Hierarchie von Bewertungsaspekten, die nach didaktischen Aspekten gruppiert ist und Referenzen auf die Testausführungen besitzt. Die Erweiterung wurde in Graja umgesetzt, einem Autobewerter für Java-Programme. Je nach gewünschter Detailaufschlüsselung der Bewertungsaspekte müssen in der Konsequenz Testausführungen in Teilausführungen aufgebrochen werden. Wir illustrieren unseren Vorschlag unter Einsatz der Testwerkzeuge Compiler, dynamischer Softwaretest, statische Analyse sowie unter Einsatz menschlicher Bewerter.
Gegenstand der vorliegenden Arbeit ist die Erfassung des aktuellen Zustands, sowie die Analyse der Anforderungen und Maßnahmen von „Informations- und Wissensmanagement in New-Media Agenturen“. Hierzu werden, im ersten Teil der Arbeit, die wichtigsten Grundbegriffe erklärt und erläutert. Darauf folgt eine Anforderungsanalyse zum Einsatz von Informations- und Wissensmanagement. Diese behandelt zum einen Voraussetzungen und Rahmenbedingung sowie die Theorien von Probst, Raub und Romhardt zur Umsetzung. Danach folgt die Auswertung einer Befragung von Experten der Branche. Auf der Grundlage der gewonnen Erkenntnisse werden anschließend Lösungskonzepte vorgestellt, die besonders die Verwendung von Web 2.0-Technologien in den Vordergrund stellt. Abschließend wird eine Sammlung von Leitsätzen die wichtigsten Punkte für ein erfolgreiches Informations- und Wissensmanagement in New-Media Agenturen aufführen, welche das Potenzial allgemeiner Gültigkeit für Betriebe der New-Media Branche besitzt.