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Auflistung nach Autor:in "Hecking, Tobias"

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  • Konferenzbeitrag
    Automatische Generierung von Übungsgruppen auf Basis der Nutzung von Online-Ressourcen
    (DeLFI 2014 - Die 12. e-Learning Fachtagung Informatik, 2014) Steinert, Laura; Hecking, Tobias; Hoppe, H. Ulrich
    Die Arbeit in Kleingruppen ist ein wichtiger Bestandteil aktueller didaktischer Ansätze und zentraler Gegenstand der Forschung zu CSCL. In diesem Kontext kommt der Gruppenzusammenstellung ein entscheidender Einfluss auf die Qualität der Gruppenarbeit und des Lernens in der Gruppe zu. Um in kooperativen Lernumgebungen möglichst gut arbeitende Gruppen bilden zu können, sind Einschätzungen zu den einzelnen Lernenden erforderlich. Dieser Beitrag stellt eine Methode vor, Gruppen auf Basis der Nutzung von Online-Ressourcen derart zu bilden, dass jede Gruppe über einen Experten für einen bestimmte Themenbereich verfügt. Die Gruppenzuordnung bedient sich dabei graphentheoretischer Verfahren. Dieser Ansatz benötigt keinerlei explizite Angaben über die Lernenden.
  • Konferenzbeitrag
    Der Einfluss der Länge von Beobachtungszeiträumen auf die Identifizierung von Subgruppen in Online Communities
    (Workshop Gemeinschaften in Neuen Medien (GeNeMe) 2013, 2013) Zeini, Sam; Göhnert, Tilman; Hecking, Tobias; Krempel, Lothar; Hoppe, H. Ulrich
    Die Verbreitung von Social Media und damit verbunden die entstehenden und wachsenden Communities im Internet führen zu einer Zunahme von auswertbaren, digitalen Spuren, die häufig öffentlich zugänglich sind. Diese lassen sich durch verschiedene analytische Verfahren wie z.B. die Methode der Sozialen Netzwerkanalyse [1] auswerten. Insbesondere Ansätze für „Community Detection“ erfreuen sich besonderer Beliebtheit, wodurch sich unter anderem innovative Untergemeinschaften und Subgruppen beispielsweise in großen „Open Source“-Projekten identifizieren lassen [2]. Im Rahmen dieser Anwendungen ergeben sich neue methodische und grundlegende Fragen, darunter die nach der Rolle der von Zeit in solchen Analysen. Während die Darstellung dynamischer Effekte (z.B. durch Animationen) die Zeit als expliziten Parameter enthält, geht die Wahl der Zeitintervalle für die Aggregation von Daten, aus denen dann Netzwerke gewonnen werden, nur implizit in die Prämissen des Verfahrens ein. Diese Effekte wurden im Gegensatz zur Analyse von Dynamik bisher kaum untersucht. Im Fall der Sozialen Netzwerkanalyse ist die Zielrepräsentation selbst nicht mehr zeitbehaftet sondern sozusagen ein „statischer Schnappschuss“, wodurch etwa zeitabhängige Interaktionsmuster nicht erkannt werden können.(...)