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Weißt Du es oder rätst Du noch? - ARS mit Rückmeldungen zur Antwortzuversicht bei Lernfragen

Author:
Braeschke, Lucas [DBLP] ;
Braun, Iris [DBLP] ;
Kapp, Felix [DBLP] ;
Hara, Tenshi [DBLP]
Abstract
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.
  • Citation
  • BibTeX
Braeschke, L., Braun, I., Kapp, F. & Hara, T., (2019). Weißt Du es oder rätst Du noch? - ARS mit Rückmeldungen zur Antwortzuversicht bei Lernfragen. In: Pinkwart, N. & Konert, J. (Hrsg.), DELFI 2019. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. (S. 73-84). DOI: 10.18420/delfi2019_338
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DateienGroesseFormatAnzeige
DELFI2019_338_Weisst_Du_es_oder_raetst_Du_noch_-_ARS_mit_Rueckmeldungen_zur_Antwortzuversicht_bei_Lernfragen.pdf11.12Mb PDF View/Open

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DOI: 10.18420/delfi2019_338
ISBN: 978-3-88579-691-6
ISSN: 1617-5468
xmlui.MetaDataDisplay.field.date: 2019
Language: de (de)
Content Type: Text/Conference Paper 

Keywords

  • Audience Response System
  • ARS
  • Zuversicht
  • Selbsteinschätzung
Collections
  • DeLFI 2019 [60]
  • P297 - DeLFI 2019 - Die 17. Fachtagung Bildungstechnologien [60]

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