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Doctoral Colloquium Paper

Adaptierbare kollaborative Lernumgebungen zur gezielten Unterstützung universitärer Präsenzlehre

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Datum

2019

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Verlag

Gesellschaft für Informatik e.V.

Zusammenfassung

Audience Response Systeme (ARS) sind in der Lage, Probleme in der universitären Lehre, wie die fehlende Interaktion zwischen dem Lehrenden und den Studierenden, durch die Benutzung technischer Werkzeuge in der Lehrveranstaltung zu lösen. Der Einsatz solcher Systeme bringt jedoch eigene Probleme mit sich: Der Lehrende muss oftmals sein Lehrkonzept an das jeweilig gewählte System anpassen, da dieses in seinem Funktionsumfang und seinen unterstützten didaktischen Konzepten sehr eingeschränkt ist. Eine Adaption oder gar eine Erweiterung des Funktionsumfangs zur Unterstützung selbst gewählter didaktischer Konzepte wird selten erlaubt, ebenso wie stark kollaborative Szenarien. Diese Arbeit stellt grundlegende Gedanken zur Konzeption und Umsetzung einer Lernumgebung vor, die in der Lage ist, verschiedenste didaktische Abläufe auf Grundlage eines einheitlichen (Meta-)Modells zu modellieren und ihren Funktionsumfang auf den gewählten Anwendungsfall anzupassen. Neben klassischen Anwendungsfällen sollen weitergehende, stark kollaborative Anwendungsfälle unterstützt werden und die Funktionalität einfach erweiterbar sein. Durch den Einsatz in realen Anwendungsszenarien und damit verbundenen Lasttests und Benutzerbefragungen soll das System evaluiert werden.

Beschreibung

Kubica, Tommy (2019): Adaptierbare kollaborative Lernumgebungen zur gezielten Unterstützung universitärer Präsenzlehre. Beiträge der Doktorandenkolloquiums zur DELFI 2019. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. Berlin. 43727

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