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Auflistung nach Schlagwort "Lernziele"

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  • Konferenzbeitrag
    Erstellung eines NLP-basierten Editors mit Qualitätsindikatoren und Änderungsvorschlägen für Kompetenzbeschreibungen
    (Proceedings of DELFI Workshops 2022, 2022) Loth, Ludwig; Konert, Johannes
    Um Lernenden die potenziell zu erlangenden Kompetenzen einer Lehrveranstaltung zu vermitteln, sind hochwertige, einfach zu verstehende und unmissverständliche Kompetenzbeschreibungen vorteilhaft. In der Praxis sind solche Beschreibungen nicht immer von guter Qualität. Im Rahmen des beschriebenen Forschungsprojektes wurde ein Editor entwickelt, welcher mittels Natural Language Processing eine Echtzeitanalyse der eingegebenen deutschsprachigen Kompetenzformulierungen durchführt. Basierend auf der Analyse und zuvor ermittelten Regeln kann der Editor Rückmeldung geben und den Benutzer*innen Hinweise zu Verbesserungsmöglichkeiten anzeigen. Es werden zuvor definierte Schlüsselwörter markiert und kategorisiert, um den Benutzer*innen zu zeigen, inwieweit ihre Beschreibung Wörter und ganze Sätze enthält, die ausgetauscht, verbessert oder weggelassen werden sollten. Über alle Sätze hinweg erfolgt eine prozentuale Qualitätsbewertung (und Anzeige), welche die auf den Text angewendeten Regeln zusammenfasst, um die Qualität mehrerer Formulierungen und Varianten vergleichbar zu machen.Um Lernenden die potenziell zu erlangenden Kompetenzen einer Lehrveranstaltung zu vermitteln, sind hochwertige, einfach zu verstehende und unmissverständliche Kompetenzbeschreibungen vorteilhaft. In der Praxis sind solche Beschreibungen nicht immer von guter Qualität. Im Rahmen des beschriebenen Forschungsprojektes wurde ein Editor entwickelt, welcher mittels Natural Language Processing eine Echtzeitanalyse der eingegebenen deutschsprachigen Kompetenzformulierungen durchführt. Basierend auf der Analyse und zuvor ermittelten Regeln kann der Editor Rückmeldung geben und den Benutzer*innen Hinweise zu Verbesserungsmöglichkeiten anzeigen. Es werden zuvor definierte Schlüsselwörter markiert und kategorisiert, um den Benutzer*innen zu zeigen, inwieweit ihre Beschreibung Wörter und ganze Sätze enthält, die ausgetauscht, verbessert oder weggelassen werden sollten. Über alle Sätze hinweg erfolgt eine prozentuale Qualitätsbewertung (und Anzeige), welche die auf den Text angewendeten Regeln zusammenfasst, um die Qualität mehrerer Formulierungen und Varianten vergleichbar zu machen.Um Lernenden die potenziell zu erlangenden Kompetenzen einer Lehrveranstaltung zu vermitteln, sind hochwertige, einfach zu verstehende und unmissverständliche Kompetenzbeschreibungen vorteilhaft. In der Praxis sind solche Beschreibungen nicht immer von guter Qualität. Im Rahmen des beschriebenen Forschungsprojektes wurde ein Editor entwickelt, welcher mittels Natural Language Processing eine Echtzeitanalyse der eingegebenen deutschsprachigen Kompetenzformulierungen durchführt. Basierend auf der Analyse und zuvor ermittelten Regeln kann der Editor Rückmeldung geben und den Benutzer*innen Hinweise zu Verbesserungsmöglichkeiten anzeigen. Es werden zuvor definierte Schlüsselwörter markiert und kategorisiert, um den Benutzer*innen zu zeigen, inwieweit ihre Beschreibung Wörter und ganze Sätze enthält, die ausgetauscht, verbessert oder weggelassen werden sollten. Über alle Sätze hinweg erfolgt eine prozentuale Qualitätsbewertung (und Anzeige), welche die auf den Text angewendeten Regeln zusammenfasst, um die Qualität mehrerer Formulierungen und Varianten vergleichbar zu machen.
  • Zeitschriftenartikel
    Flipping the Classroom – IT-unterstützte Lerneraktivierung zur Verbesserung des Lernerfolges einer universitären Massenlehrveranstaltung
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 52, No. 1, 2015) Lehmann, Katja; Oeste, Sarah; Janson, Andreas; Söllner, Matthias; Leimeister, Jan Marco
    Durch steigende Studierendenzahlen prägen universitäre Massenlehrveranstaltungen nach wie vor das Bild in der deutschen Hochschullandschaft. Diese Lehrveranstaltungen sind gekennzeichnet durch hohe Anonymität und einen Mangel an Interaktion und Zusammenarbeit. Lernende bleiben sich im Lernprozess weitestgehend selbst überlassen und sind eher Konsumenten der Lerninhalte anstatt selbst im Mittelpunkt der Lernaktivitäten zu stehen. Jedoch bilden vor allem verschiedene Formen der Interaktion entscheidende Faktoren für Lernerfolg und Zufriedenheit eines Einzelnen. Der Flipped Classroom stellt eine Möglichkeit dar, den Nachteilen von universitären Massenlehrveranstaltungen zu begegnen. Der vorliegende Beitrag präsentiert ein IT-gestütztes Flipped Classroom-Konzept am Beispiel einer Wirtschaftsinformatik-Grundlagenveranstaltung. Das Konzept unterteilt die Veranstaltung in vier aufeinander ablaufende Lernphasen: Selbstlernphase, Peer-Lernphase, Transferphase und Vertiefungsphase. Durch die Integration verschiedener Lernmethoden wird sichergestellt, dass zum einen die Potentiale des IT-gestützten Lernens – beispielsweise orts- und zeitunabhängiges Lernen – adressiert und zum anderen die verschiedenen Formen von Interaktion realisiert werden. Durch die intensive Beschäftigung und den intensiven Austausch mit den Lerninhalten wird sichergestellt, dass alle kognitiven Lernzielebenen adressiert und überprüft werden. Der praktische Beitrag zeigt wie Massenlehrveranstaltungen durch Lernmethoden bereichert werden können. Zudem wird als theoretischer Beitrag die aktive Einbindung von Lernenden in den Lernprozess und deren Rolle als Prosument betont. Das Konzept sowie die Ergebnisse des vorgestellten Beitrages lassen sich auf andere Veranstaltungen im universitären Kontext oder die betriebliche Weiterbildung übertragen.
  • Workshopbeitrag
    Überführung von Lernzielen in natürlicher Sprache in eine ontologiebasierte Darstellung
    (Proceedings of DELFI Workshops 2019, 2019) Wunderlich, Jan; Tilebein, Meike
    Das Mapping von Lernzielen auf standardisierte Vokabulare und Kompetenzkataloge zur algorithmischen Auswertung ist vor allem für kleinere Akteure aufgrund mangelnder Ressour- cen und geeigneter standardisierter Vokabulare mit viel Aufwand verbunden. In diesem Beitrag wird ein Ansatz vorgestellt, welcher das Ziel hat, natürlichsprachlich vorliegende Lernziele in einer computerunterstützt auswertbaren Ontologie abzubilden. Dafür wird eine generische Syntax mit übergeordneter Semantik vorgeschlagen. Am Beispiel eines interdisziplinären Weiterbildungs- Masterstudiengangs wird das Potenzial des Ansatzes im Kontext eines übergeordneten Curriculum Mappings veranschaulicht.