Zeitschriftenartikel
Freitextaufgaben in Online-Tests – Bewertung und Bewertungsunterstützung
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Volltext URI
Dokumententyp
Text/Journal Article
Zusatzinformation
Datum
2015
Autor:innen
Zeitschriftentitel
ISSN der Zeitschrift
Bandtitel
Verlag
Springer
Zusammenfassung
Der Einsatz von eLearning-Szenarien bietet viele innovative Möglichkeiten für die Wissensvermittlung. Spezielle eLearning-Tools dienen dazu, Lernressourcen, interaktive Elemente sowie Interaktions- und Kommunikationsmöglichkeiten bereitzustellen und zu kombinieren. So wird selbstgesteuertes, asynchrones Lernen möglich, methodisch erschließen sich neue Wege und hohe Aufwände für große Lerngruppen können sinken. In diesem Zusammenhang stellt sich die Frage, welchen Nutzen die computergestützte Umsetzung von Lernstandsüberprüfungen (Tests und Klausuren) für Dozenten und Lernende haben kann.Stark assoziiert mit Tests im eLearning-Bereich sind Multiple-Choice-Aufgaben. Als automatisch korrigierbare Fragen können sie im eLearning-Umfeld schnell und objektiv bewertet werden und liefern auch bei großen Teilnehmerzahlen schnell Feedback an Lernende und Dozenten. Gleichzeitig zweifeln viele Dozenten daran, dass diese Frageform die geforderten Kenntnisse und Fähigkeiten wirklich wiederspiegeln und befürchten ungerechtfertigte Erfolge durch Raten. Freitextfragen umgehen diese Probleme und bieten den Mehrwert einer klareren Einsicht in die Denkweise des Prüflings, doch ist ihre Korrektur zeitaufwändig und oft subjektiv. Wir geben Hinweise für die Praxis, die die Bewertung von Freitextaufgaben verbessern und beschleunigen helfen, und illustrieren unsere Überlegungen an einem realen Datensatz von Freitextfragen und Antworten, der im Verlauf einer Einführungsveranstaltung in die Programmierung für Informatiker und Wirtschaftsinformatiker gewonnen wurde.Abschließend stellen wir unsere noch andauernde Arbeit an einem System zur halbautomatischen Bewerterunterstützung vor, das vom computerbasierten Umfeld im eLearning-Bereich profitiert und sowohl den Zeitaufwand für die manuelle Bewertung als auch die Replizierbarkeit der Bewertungen weiter optimieren soll.