Header

UZH-Logo

Maintenance Infos

Testen in adaptiven Settings: inhaltsbasierte Adaptivität in Tutoriellen Systemen am Beispiel von Kognitiven Karten


Streule, R; Läge, D (2010). Testen in adaptiven Settings: inhaltsbasierte Adaptivität in Tutoriellen Systemen am Beispiel von Kognitiven Karten. In: Ruedel, C. E-Assessment: Einsatzszenarien und Erfahrungen an Hochschulen. Münster: Waxmann, 155-174.

Abstract

Das zentrale Merkmal von Adaptivität in Lehr- und Informationssystemen ist die selbständige Anpassung des Inhaltsangebots und auch des Instruktionsgeschehens an spezifische Nutzercharakteristika. Das erklärte Ziel besteht darin, auf individuelle Nutzerbedürfnisse einzugehen und damit Lerneffizienz, Lerneffektivität und Lernzufriedenheit über den erhöhten Abgleich zwischen Lerner- und Systemcharakteristika zu verbessern. Dabei kann die Unterstützung von Nutzerbedürfnissen technische, didaktische, kognitive, kompetenzorientierte wie auch wissensbasierte oder inhaltsorientierte Bereiche umfassen. Bei letzteren passt sich der Inhalt und das Instruktionsgeschehen an, und es werden genau diejenigen Lerninhalte in der Art und Weise angeboten, die den höchsten Lernerfolg für dieses Individuum beim jetzigen Wissensstand versprechen. Grundlage für diese inhaltsbasierte Anpassung ist die formative Erhebung des Ist-Zustandes des Lernerniveaus aufgrund des aktuellen Lernerverhaltens, dem Vergleich mit dem systeminhärenten Soll-Zustand und dem Anbieten von daraus abgeleiteten Unterstützungsmaßnahmen.
Die vorliegende Arbeit führt kurz in das Thema Adaptivität in Tutoriellen Systemen ein, fokussiert anschließend auf die inhaltsbasierte Adaptivität und stellt einen methodischen Ansatz vor, welcher mithilfe von Kognitiven Wissenskarten das Lernerwissen modelliert, dessen Qualität beurteilt und daraus verschiedene Maßnahmen ableitet. Grundlage für die Modellierung des Wissens bildet die Nonmetrische Multidimensionale Skalierung (NMDS; vgl. Abschnitt 3.1), ein multivariates Analyseverfahren, das auf der Basis von relationalen Ähnlichkeitsbeurteilungen zwischen Objekten eines Inhaltsgebietes die relationale Wissensstruktur einer Person in Form einer Wissenskarte darstellt und über die Prokrustes-Transformation (vgl. Abschnitt 3.2) die Qualität des Lernerwissens mit einer Normwissenskarte vergleicht. Anhand des Anwendungsbeispiels „Psychopathology Taught Online“, einem Web-Based-Training-Kurs für selbstgesteuertes Lernen, werden die erstmalige Implementierung des Modellansatzes erläutert und evidenzbasierte Effekte im Bereich von Reliabilität und Lerneffekt aufgezeigt. Den Abschluss bilden ein kritisches Fazit und ein Ausblick auf mögliche Erweiterungen. Die Anregungen dazu stammen aus dem GMW-Expertenworkshop „E-Assessment“ an der Universität Zürich im Juni 2009.

Abstract

Das zentrale Merkmal von Adaptivität in Lehr- und Informationssystemen ist die selbständige Anpassung des Inhaltsangebots und auch des Instruktionsgeschehens an spezifische Nutzercharakteristika. Das erklärte Ziel besteht darin, auf individuelle Nutzerbedürfnisse einzugehen und damit Lerneffizienz, Lerneffektivität und Lernzufriedenheit über den erhöhten Abgleich zwischen Lerner- und Systemcharakteristika zu verbessern. Dabei kann die Unterstützung von Nutzerbedürfnissen technische, didaktische, kognitive, kompetenzorientierte wie auch wissensbasierte oder inhaltsorientierte Bereiche umfassen. Bei letzteren passt sich der Inhalt und das Instruktionsgeschehen an, und es werden genau diejenigen Lerninhalte in der Art und Weise angeboten, die den höchsten Lernerfolg für dieses Individuum beim jetzigen Wissensstand versprechen. Grundlage für diese inhaltsbasierte Anpassung ist die formative Erhebung des Ist-Zustandes des Lernerniveaus aufgrund des aktuellen Lernerverhaltens, dem Vergleich mit dem systeminhärenten Soll-Zustand und dem Anbieten von daraus abgeleiteten Unterstützungsmaßnahmen.
Die vorliegende Arbeit führt kurz in das Thema Adaptivität in Tutoriellen Systemen ein, fokussiert anschließend auf die inhaltsbasierte Adaptivität und stellt einen methodischen Ansatz vor, welcher mithilfe von Kognitiven Wissenskarten das Lernerwissen modelliert, dessen Qualität beurteilt und daraus verschiedene Maßnahmen ableitet. Grundlage für die Modellierung des Wissens bildet die Nonmetrische Multidimensionale Skalierung (NMDS; vgl. Abschnitt 3.1), ein multivariates Analyseverfahren, das auf der Basis von relationalen Ähnlichkeitsbeurteilungen zwischen Objekten eines Inhaltsgebietes die relationale Wissensstruktur einer Person in Form einer Wissenskarte darstellt und über die Prokrustes-Transformation (vgl. Abschnitt 3.2) die Qualität des Lernerwissens mit einer Normwissenskarte vergleicht. Anhand des Anwendungsbeispiels „Psychopathology Taught Online“, einem Web-Based-Training-Kurs für selbstgesteuertes Lernen, werden die erstmalige Implementierung des Modellansatzes erläutert und evidenzbasierte Effekte im Bereich von Reliabilität und Lerneffekt aufgezeigt. Den Abschluss bilden ein kritisches Fazit und ein Ausblick auf mögliche Erweiterungen. Die Anregungen dazu stammen aus dem GMW-Expertenworkshop „E-Assessment“ an der Universität Zürich im Juni 2009.

Statistics

Altmetrics

Downloads

1 download since deposited on 20 Dec 2010
0 downloads since 12 months
Detailed statistics

Additional indexing

Item Type:Book Section, not refereed, original work
Communities & Collections:06 Faculty of Arts > Institute of Psychology
Dewey Decimal Classification:150 Psychology
Language:German
Date:2010
Deposited On:20 Dec 2010 16:45
Last Modified:25 May 2016 08:18
Publisher:Waxmann
ISBN:978-3-8309-2248-3

Download