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Im Hochschulalltag begegnen sich Dozenten und Studenten als zwei Gruppen mit entgegengesetzten Rollen, z.B. als Lehrende und Lernende, als Forscher und studentische Hilfskräfte. Die Berührungspunkte beider Gruppen eröffnen neue Chancen im Student Life Cycle für zielgerichtete Kooperationen – von der Studierende für Entscheidungsprozesse im Fortgang ihres Studiums und Dozenten für die Gewinnung von Masterstudenten und Doktoranden profitieren können. Kein E-Learning im klassischen Sinn, aber eine praktische Anwendung von Empfehlungstechniken auf Basis eines Campus Management Systems werden Posterbeitrag und Live-Demo vorstellen, mit der zur Zeit verschiedene Zielrichtungen für die Empfehlung von Wahlmodulen und eine kohorten-basierte Informationsaufbereitung im Curricula Support experimentell untersucht werden.
Bei der hier vorgestellten Anwendung handelt es sich um den Prototypen einer webbasierten Applikation zur Analyse von Nutzungsdaten der AnwenderInnen von eLearning-Angeboten. Die Applikation wurde dabei explizit für unterschiedliche Zielgruppen wie eLearning-AnbieterInnen, Lehrende und WissenschaftlerInnen entworfen. Die Anwendung kann Daten verschiedener Lernplattformen auswerten und nutzt hierbei Methoden des Educational Data Mining. Sie unterstützt dabei sowohl klassische Plattformen mit personalisiertem Zugang sowie offene Plattformen, deren Angebote ohne Registrierung zugänglich sind.
Deutsche Universitäten erweitern ihre E-Learning-Angebote als Service für die Studierenden und Lehrenden. Diese sind je nach Fakultät unterschiedlich ausgeprägt. Dieser Artikel zeigt, wie durch technische Erweiterung der Infrastruktur, einer Anpassung der Organisationsstruktur und einer gezielten Inhaltsentwicklung eine durchgängige und personalisierbare Lehr- und Lernumgebung (Personal Learning Environment, PLE) geschaffen und damit die Akzeptanz bei den Lehrenden und Studierenden für E-Learning erhöht werden kann. Aus der vorausgehenden, systematischen Anforderungsanalyse können Kennzahlen für die Qualitätssicherung von E-Learning-Angeboten abgeleitet werden.
LatteMATHEiato
(2013)
Eine zentrale Schwierigkeit des Lehrens an einer Hochschule besteht in der Heterogenität des Vorwissens der Studierenden. Vor dem Hintergrund, dass jedoch gerade das Vorwissen als einer der stärksten Prädiktoren des Lernerfolgs gilt (Hasselhorn, M., & Gold, A. (2009)), stellt sich die Frage, wie man diese Vorwissensunterschiede der Studienanfänger nivellieren kann. Dieser Bericht zeigt auf, welchen Versuch die Hochschule Furtwangen University (HFU) unternimmt, dem unterschiedlichen Vorwissen der Studierenden im Bereich der Mathematik- Grundlagenveranstaltungen durch medial aufbereitetes Selbstlernmaterial zu begegnen.