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Auflistung nach Autor:in "Marx, Franziska"

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  • Konferenzbeitrag
  • Konferenzbeitrag
    Computerbasiertes Testen zur Messung von Musikkompetenzen
    (DeLFI 2016 -- Die 14. E-Learning Fachtagung Informatik, 2016) Finken, Julia; Marx, Franziska; Breiter, Andreas
  • Textdokument
    Entwicklung und Durchführung computerbasierter Tests zur Messung von Musikkompetenzen
    (Bildungsräume 2017, 2017) Finken, Julia; Marx, Franziska; Meyer, Michaela; Krieter, Philipp; Breiter, Andreas
    Das Fach Musik stellt besondere Herausforderungen an die Kompetenzmessung. Das gilt sowohl für die psychometrischen Modelle als auch für die Entwicklung computergestützter Testsysteme. Insbesondere die Verwendung von Bild- und Tonbeispielen als auch die Messung von Rhythmus- und Melodieverständnis setzen neuartige multimediale Testitems voraus. In Zusammenarbeit von Musikpädagoginnen und -pädagogen und Informatikerinnen und Informatikern wurde im Projekt „PosyMus – Potenziale von Feedbacksystemen im Musikunterricht“6 ein neuartiges Testsystem entwickelt und in Schulen getestet. Der Beitrag stellt die Testitems sowie die Erhebungen in den Schulen vor. Dabei wurde zweierlei deutlich: Einerseits fördern die computerbasierten Aufgabentypen die Motivation von Lernenden und andererseits sind zahlreiche praktische Herausforderungen zur Einbettung in den Unterrichtsalltag zu lösen. Insbesondere die Rückmeldung der Testergebnisse wurde als Anforderung formuliert. Diese wird in Zukunft im Projektverlauf durch ein elektronisches Rückmeldesystem umgesetzt.
  • Konferenzbeitrag
    Visualization Needs in Computational Social Sciences
    (Mensch und Computer 2019 - Tagungsband, 2019) Heuer, Hendrik; Polizzotto, Anna; Marx, Franziska; Breiter, Andreas
    With the advent of digital humanities and computational social sciences, machine learning techniques like topic modeling are increasingly employed by social scientists and humanities scholars. This poses the question what visualization needs these researchers have when confronted with such complex systems. In this paper, we investigate visualization needs in the context of the topic modeling algorithm Latent Dirichlet Allocation and the 950,000 articles of the New York Times corpus. We presented visualizations of how the topics in the newspaper changed over time to seven participants, who fulfilled three tasks with three visualization types. Qualitative interviews with the participants supported our assumptions that visualizations for these tasks need to be visually appealing, intuitively interpretable, and minimizing mental effort.