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Auflistung nach Autor:in "Braeschke, Lucas"

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  • Conference Paper 
    Weißt Du es oder rätst Du noch? - ARS mit Rückmeldungen zur Antwortzuversicht bei Lernfragen
    (DELFI 2019, 2019) Braeschke, Lucas; Braun, Iris; Kapp, Felix; Hara, Tenshi
    Die reine Erfassung von Antworten auf Lernfragen in Audience Response Systemen (ARS) leidet in der Regel unter einer Entkopplung zwischen tatsächlich vorhandenem Wissen, gefühltem Wissen und irrtümlich angenommenem Wissen. Für Lernende ist eine Einschätzung der Wissensqualität für erfolgreiches Lernen jedoch unverzichtbar. Durch die zusätzliche Erfassung der Ant­wortzuversicht wird Lernenden der tatsächliche Wissensstand zugänglich; darüber hinaus ist dann eine erfolgreiche Lernbedarfsermittlung möglich. Ob fehlendes oder falsches Verständnis vor­liegt, oder Wissen nur partiell oder doch vollständig verarbeitet wurde, kann mit den Mitteln von Audience Response Systemen einfach und elegant verarbeitet und den Lernenden als indivi­duali­sierte Auswertung zugänglich gemacht werden. In diesem Beitrag wird eine prototypische Imple­mentierung mit ersten Evaluationsergebnissen präsentiert.
  • Konferenzbeitrag
    Zuversichtserfassung als Mittel zur Stärkung von selbstreguliertem Lernen
    (Workshop Gemeinschaften in Neuen Medien (GeNeMe) 2019, 2019) Damnik, Gregor; Braeschke, Lucas; Kubica, Tommy; Braun, Iris; Hara, Tenshi
    Lernende, die selbstreguliert Wissen erwerben wollen, müssen ihren Wissenserwerbsprozess nicht nur selbstständig planen, sondern bei Bedarf auch entsprechend regulieren bzw. anpassen können. Im Sinne dieser Regulation ist es notwendig, dass sie eine genaue Vorstellung davon haben, welche Inhalte einer Lerneinheit sie bereits gut verstanden haben oder an welchen Stellen Nachholbedarf besteht. Technische Systeme können über gezielte Aufforderungen Lernende darin unterstützen, sich eine möglichst genaue Vorstellung über ihren eigenen Wissenserwerbsprozess zu bilden. Wie diese Vorstellung mittels Zuversichtserfassung angeregt werden kann, wie dies in ein bestehendes Audience Response System integriert wurde und welche Ergebnisse daraus abgeleitet werden konnten, wird im folgenden Praxisbeitrag gezeigt bzw. auf der GeNeMe 2019 präsentiert.