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Auflistung nach Schlagwort "MoodlePeers"

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  • Textdokument
    Eine extravertierte und eine gewissenhafte Person in jeder Lerngruppe! Effekte der Verteilung von Persönlichkeitsmerkmalen auf Zufriedenheit und Lernergebnis
    (Bildungsräume 2017, 2017) Bellhäuser, Henrik; Konert, Johannes; Röpke, René; Rensing, Christoph
    Die Nutzung digitaler Werkzeuge in der Lehre erlaubt neben Unterstützung und Entlastung auch qualitative Verbesserungen. Eine algorithmische Unterstützung erlaubt die qualitative Verbesserung der Lerngruppenzusammensetzung mit dem Ziel, dass jeder Lernende den bestmöglichen Lernzuwachs erzielen kann und die Lerngruppen stabil und produktiv bleiben. Die Auswahl und Gewichtung relevanter Kriterien stellt dabei eine interdisziplinäre Herausforderung dar. Dieser Beitrag stellt den Stand der aktuellen Forschung zu algorithmischen Ansätzen, sowie zu relevanten Kriterien für Lerngruppenformation vor. Darauf aufbauende Schwerpunkte sind das Untersuchungsdesign, Evaluation und Ergebnisse zum Einfluss der Persönlichkeitsmerkmale Extraversion und Gewissenhaftigkeit auf die Produktivität, Zeitinvestment, Qualität der Ergebnisse und Zufriedenheit mit der Lerngruppe. Die Ergebnisse der durchgeführten Studie vom Herbst 2016 werden in Bezug gestellt zu den signifikanten Ergebnissen der Vorjahresstudie, welche Vorwissen und Motivation mit einbezog. Das Fazit des Beitrages zeigt, dass beide Persönlichkeitsmerkmale als heterogene Kriterien verteilt die besten Effekte hervorbringen.
  • Textdokument
    mod_groupformation: Moodle Plugin zur algorithmisch optimierten Lerngruppenbildung
    (Bildungsräume 2017, 2017) Konert, Johannes; Röpke, René; Bellhäuser, Henrik
    Zur Unterstützung kollaborativer Lernprozesse werden Lernende oftmals in Gruppen eingeteilt und sollen gemeinsam Hausübungen bearbeiten, ein Projekt bewältigen oder eine Präsentation vorbereiten. Mit dem Plugin mod_groupformation können Lehrende automatisiert optimierte Lerngruppen in dem Lernmanagementsystem Moodle bilden. Durch Selbsteinschätzung der Lernenden in Form von Antworten in einem Fragebogen werden Merkmalsvektoren gebildet und mit dem GroupAL Algorithmus optimierte Lerngruppen für die Kriterien Vorwissen, Motivation, Teamorientierung, Persönlichkeitsmerkmale, und präferierte Sprache gebildet. Optional können Lehrende Themen zur Auswahl stellen. Lernende erhalten Feedback zu ihren
  • Zeitschriftenartikel
    Who is the Perfect Match?
    (i-com: Vol. 17, No. 1, 2018) Bellhäuser, Henrik; Konert, Johannes; Müller, Adrienne; Röpke, René
    Using digital tools for teaching allows to unburden teachers from organizational load and even provides qualitative improvements that are not achieved in traditional teaching. Algorithmically supported learning group formation aims at optimizing group composition so that each learner can achieve his or her maximum learning gain and learning groups stay stable and productive. Selecting and weighting relevant criteria for learning group formation is an interdisciplinary challenge. This contribution presents the status quo of algorithmic approaches and respective criteria for learning group formation. Based on this theoretical foundation, we describe an empirical study that investigated the influence of distributing two personality traits (conscientiousness and extraversion) either homogeneously or heterogeneously on subjective and objective measures of productivity, time investment, satisfaction, and performance. Results are compared to an earlier study that also included motivation and prior knowledge as criteria. We find both personality traits to enhance group satisfaction and performance when distributed heterogeneously.