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dc.contributor.authorBraeschke, Lucas
dc.contributor.authorBraun, Iris
dc.contributor.authorKapp, Felix
dc.contributor.authorHara, Tenshi
dc.contributor.editorPinkwart, Niels
dc.contributor.editorKonert, Johannes
dc.date.accessioned2019-08-14T08:59:20Z
dc.date.available2019-08-14T08:59:20Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.isbn978-3-88579-691-6
dc.identifier.issn1617-5468
dc.identifier.urihttp://dl.gi.de/handle/20.500.12116/24442
dc.description.abstractDie 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.de
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartofDELFI 2019
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-297
dc.subjectAudience Response System
dc.subjectARS
dc.subjectZuversicht
dc.subjectSelbsteinschätzung
dc.titleWeißt Du es oder rätst Du noch? - ARS mit Rückmeldungen zur Antwortzuversicht bei Lernfragende
dc.typeText/Conference Paper 
dc.pubPlaceBonn
mci.reference.pages73-84
mci.conference.sessiontitleAkzeptanz von Digitalen Werkzeugen
mci.conference.locationBerlin, Germany
mci.conference.date16.-19. September 2019
dc.identifier.doi10.18420/delfi2019_338


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