Technische und Didaktische Hintergründe

Formatives Assessment Summatives Assessment
  • Findet kontinuierlich im Lernprozess statt.
  • Ziel: Lehre gezielt anpassen und Lernlücken erkennen.
  • Gibt Rückmeldung an Lehrende und Studierende.
  • Ermöglicht Beobachtung des eigenen Lernfortschritts und adaptives Eingehen auf individuelle Bedürfnisse der Studierenden.
  • Findet am Ende einer Einheit, eines Kurses oder Unterrichtsabschnitts statt.
  • Ziel: Misst, was Studierende gelernt haben; dient für Benotung, Zertifizierung oder Rechenschaftspflicht.
  • Liefert ein zusammenfassendes Urteil über Leistung (meist als Note oder Punktzahl).
  • Verstanden als Prüfung mit Rechtsfolge.
Beispiele Beispiele
Tests, Diskussionen, Peer-Feedback, Hausaufgaben mit Rückmeldung/Feedback Abschlussprüfungen, standardisierte Tests, Semesterprojekte
Vgl. Panadero et al. (2018); Dixson & Worrell (2016); Ismail et al. (2022); Adinda et al. (2021); Babinčáková et al. (2020); Channa et al. (2025); Boston (2002) Vgl. Döbler (2019); Dixson & Worrell (2016); Ismail et al. (2022); Adinda et al. (2021); Babinčáková et al. (2020); Vero & Chukwuemeka (2019); Boston (2002)

  • Allgemein: Entwicklung individueller Lernangebote und Assessmentformate mithilfe semantischer Modelle
  • Grundlage: Modell aller Konzepte, Objekte, und deren Eigenschaften der fachlichen Domänen (Domänenmodell)
  • Digital Twin: Datenschutzkonforme Abbildung der Akteure der Hochschullehre mit Digital Twins: digitale Repräsentationen von Studiengängen, Lehrveranstaltungen, Prüfungsinhalten, Studierendendaten & Kompetenzprofilen
  • Konsequenz: Transparente Darstellung von Lernständen und bessere Anpassung der Lehr- & Lernaktivitäten an individuelle Bedürfnisse; kontinuierliches, datengestütztes Monitoring des Lernfortschritts ermöglicht personalisiertes Feedback und gezielte didaktische Interventionen (Active Learning, Just-in-Time-Teaching)
  • Endziel: Weiterentwicklung der Lehrarchitektur durch datengestützte Erkenntnisse: Identifikation von Benachteiligungen von Teilkohorten, strukturellen Defiziten, Schwächen in der Passgenauigkeit von Studienabschlüssen u. v. m.

Illustration Domänenmodell

Achtung: Domänenmodellierung an sich ist einfach: Standardisierung der Konzepte + Annotation der Abhängigkeiten

Problem: Domänenmodelle werden groß und können kontrovers sein

Grundlage: Formatives Assessment = Lehre reagiert kontinuierlich auf Wissensstand der Lernenden

Voraussetzung: Modellierung und kontinuierliche Aktualisierung des Kompetenzprofils im Form eines Lernendenmodells.

Technologie: Learner Model Provider (LMP) als zentraler Web-Service.

  • Alle Interaktionen in StudOn werden an den LMP gemeldet und für Aktualisierung der Kompetenzprofile verwendet. Dabei werden Abhängigkeiten im Domänenmodell und statistische Methoden (z.B. “conjugate prior”-Verteilungen) zur Vorhersage genutzt.
  • Der LMP kann von allen Lehr-Lern-Services (Studon-Plugins) genutzt werden.

Umsetzung: Kompetenzmodellierung auf der Ebene von Konzepten aus dem Domänenmodell. Ein Konzept kann alles sein, worüber gelernt werden kann. Die kognitiven Facetten der Kompetenzen werden mit Blooms (revised) Lerntaxonomie abgebildet. Dabei wird jede Kompetenz durch einen Wahrscheinlichkeitswert abgebildet.Durch Interaktion mit Lernobjekten, die bestimmte Kompetenzen fördern, wird das Modell kontinuierlich geupdatet.