Einsatz von Cloud based Learning software in der Berufsfachschule am Beispiel der Software Brainyoo

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1 Einsatz von Cloud based Learning software in der Berufsfachschule am Beispiel der Software Brainyoo Hausarbeit im Modul 3A Mediale Bildung und Medienkommunikation Prüferin: Prof. Dr. Claudia de Witt Betreuerin: Ulrike Glembotzky FernUniversität in Hagen Lehrgebiet: Bildungstheorie und Medienpädagogik Studiengang: Bildungswissenschaften Martrikelnummer: Name und Adressdaten der Verfasserin: Stefanie Gründler Landstrasse 2 CH 7208 Malans GR stefanie.gruendler@gmx.ch Datum der Abgabe : 06. September 2015

2 Inhalt 1. Einleitung Lernerfolg positiv beeinflussen Definition von Lernerfolg Positive Einflussfaktoren auf den Lernerfolg Cloud based Learning Software am Beispiel Brainyoo Definition Cloud Based Learning Didaktische Hintergründe von Brainyoo Lernen mit Karteikarten Lerninhalte strukturieren Variantenreiche Gestaltung von Lerninhalten (Text, Bild, Audio, Video) Entwurf von Fragestellungen mit Brainyoo Taxonomie von Fragestellungen Multiple Choice Fragestellungen (MC- Fragen) Offene Fragestellungen Fazit Literatur... 17

3 1. Einleitung Die vorliegende Hausarbeit beschäftigt sich damit, wie Fragen gestellt sein müssen, um beim Einsatz von Brainyoo einen möglichst hohen Lernerfolg erzielen zu können. Es wurde folgendermassen vorgegangen: In der Einleitung wird die Arbeit umschrieben und abgegrenzt. Anschliessend wurde der Lernerfolg genauer betrachtet und welche Faktoren den Lernerfolg positiv beeinflussen. Im nächsten Kapitel wird die verwendete Software Brainyoo genauer vorgestellt. Die verschiedenen Funktionen werden überblicksartig erklärt und auf ihren didaktischen Hintergrund hin untersucht. Das letzte Kapitel widmet sich den verschiedenen Arten von Fragestellungen, die von der Software unterstützt werden. Im Fazit folgt schliesslich die Einschätzung der Verfasserin, welche Arten von Fragestellungen sich für einen positiven Lernerfolg eignen. Die Hausarbeit bezieht sich auf Lernende aller vier Lehrjahre zum/zur Polymechaniker/in EFZ. Die Lerninhalte sind die der Berufsfachschule, die die Lernenden je nach Lehrjahr und Niveau im Zuge der dualen Ausbildung ein- oder zweimal wöchentlich besuchen. Es werden in der Arbeit nur die Einflüsse der Fragestellungen auf den Lernerfolg berücksichtigt. Weitere Einflussfaktoren, wie zum Beispiel Lernumgebung, individuelle Befindlichkeiten oder das schulische Umfeld werden nicht berücksichtigt. 2. Lernerfolg positiv beeinflussen 2.1. Definition von Lernerfolg Kerres (Kerres 2001) bezeichnet den Lernerfolg grundsätzlich als Ergebnis didaktischer Aktivitäten (Kerres, 2001, S. 111). In verkürzter Form kann der Lernerfolg als Behalten von Fakten, Ereignissen und Vorgängen (Kerres, 2001, 1

4 S. 111) gesehen werden. In dieser Betrachtung werden allerdings Aspekte wie die Entwicklung kognitiver Schemata, die Persönlichkeitsbildung und der Erwerb von Fertigkeiten nicht berücksichtigt. Ebenso bleibt in dieser Definition der Lerntransfer unberücksichtigt. Es bleibt also offen, ob das mit Erfolg Gelernte auch in die tägliche Lebenswelt umgesetzt werden kann (vgl. ebd.). Für die berufliche Grundbildung steht nicht Wissen an sich, sondern die Entwicklung von Handlungskompetenzen im Vordergrund (Swissmechanic, 2010, S. 2 ff.). Kerres (Kerres 2001) schlägt dazu eine differenziertere Betrachtung des Konstrukts Lernerfolg vor (vgl. Kerres, 2001, S. 112). Dazu verwendet Kerres (Kerres 2001) neben des reinen Wissens zusätzliche Variablen wie zum Beispiel: erlebte Qualität des Lernangebotes, emotionale Reaktion und Lernmotivation, Lernverhalten, subjektive Zufriedenheit, objektiver Lernerfolg, Anwendungsmöglichkeiten des Gelernten in der Praxis, etc. (vgl. ebd.) Positive Einflussfaktoren auf den Lernerfolg Im folgenden werden einige Faktoren erläutert, die sich positiv auf den Lernerfolg auswirken können. Es werden ausnahmslos nur Faktoren beschrieben, die im Zusammenhang mit Cloud based Learning am Beispiel Brainyoo berücksichtigt werden können. Individualisierte Instruktion Individualisierte Instruktion kann den Lernerfolg positiv beeinflussen. Durch eine individuelle Gestaltung der Lernmethoden, des Lernmaterials und der Lernzeit können Lernprozesse individuell beeinflusst werden. (selbstorganisiertes Lernen) Textverstehen Die verwendeten Texte bzw. die Fragen und Antworten auf den Karteikarten müssen für die Lernenden verständlich sein. Das Verstehen eines Textes wird bestimmt vom Vorwissen der Lernenden. Dieses muss bei der Erstellung der Karteikarten berücksichtigt werden. Durch didaktische Gestaltungsmittel wie Wortwahl, strukturieren der Texte und typografische Gestaltungsmittel kann das 2

5 Textverständnis und somit der Lernerfolg positiv beeinflusst werden (vgl. Niegemann u. a., 2008, S ). Gesprochene Texte Gesprochene Texte eignen sich als Erklärungen zu Bildern und Grafiken. Sie sollten in Kombination mit Bildern und nicht alleine verwendet werden. Die alleinige Verwendung von gesprochenem Text erfordert eine hohe Vorstellungskraft und Konzentration des Lernenden (vgl. Niegemann u. a., 2008, S. 200 ff.). Texte mit Bildern Bebilderte Texte haben einen weit positiveren Einfluss auf den Lernerfolg als reiner Text. Dennoch sollten Bilder nur gezielt eingesetzt werden. Die Qualität der Bilder und deren Bezug zum jeweiligen Lernziel sind für den Lernerfolg entscheidend (vgl. Niegemann u. a., 2008, S. 236). Animationen und Videos Bewegtbilder können einen positiven Einfluss auf den Lernerfolg haben. Animationen haben den Vorteil, dass die Realität vereinfacht werden kann und die Lernenden gezielt auf bestimmte Inhalte hingeführt werden können (vgl. Niegemann u. a., 2008, S. 258). Bei Videos kann der hohe Realitätsgrad unter Umständen das Erkennen grundlegender Informationen hemmen (vgl. Niegemann u. a., 2008, S. 270). 3. Cloud based Learning Software am Beispiel Brainyoo 3.1. Definition Cloud Based Learning Cloud Based Learning ermöglicht die Verbindung von Lernerfahrungen im Klassenraum mit Lernerfahrungen außerhalb (Specht/Kalz/Börner, 2013, S. 64). Ein virtueller Speicher ermöglicht den unterbrechungsfreien Zugriff auf Lernmaterialien von verschiedenen Endgeräten aus. Zudem können die Lerninhalte mit anderen Lernenden und den Lehrpersonen geteilt und kooperativ bearbeitet werden. 3

6 3.2. Didaktische Hintergründe von Brainyoo Die Software Brainyoo besteht aus verschiedenen Anwendungen: Android-App, Blackberry-App, Amazon-App, ios-app, Web-Version, Windows-Version und Mac- Version. Alle Clients werden über eine Cloud synchronisiert, können aber auch offline genutzt werden, da Inhalte und Lernstände in einer Datenbank auf dem Gerät abgespeichert werden (vgl. Brainyoo 2015a). Die Software ist in einem eingeschränkten Funktionsumfang kostenlos. Die Vollversion ist kostenpflichtig, jedoch auch für Schüler erschwinglich. Brainyoo ist eine Software zum Erstellen, Strukturieren und Abfragen von Karteikarten. Im neuen Funktionsumfang kann Lernstoff z.b. als E-Book zur Verfügung gestellt werden und dann gezielt abgefragt werden. Die Software bietet benutzerfreundliche Möglichkeiten zur Erstellung multimedialer Karteikarten. Es können Bilder, Audiodateien, E-Books, Hörbücher usw. eingebunden werden. Bei der Erstellung der Karteikarten kann zwischen offenen Fragen und Multiple-Choice Fragen ausgewählt werden. Die Abfragemodi können individuell eingestellt werden (3 Auswahlmöglichkeiten) und folgen einem Algorithmus, der falsch beantwortete Fragen öfter wiederholt und richtig beantwortete Fragen seltener. Die Karteikarten können nach Erwerb der Vollversion mit anderen Nutzern der Software ausgetauscht werden. Der Lernstand wird vom Programm automatisch in Form von Statistiken abgespeichert und ausgewertet (vgl. Brainyoo 2015b) Lernen mit Karteikarten Die digitale Lernkartei von Brainyoo besteht aus sechs virtuellen Fächern (Kästen). Die Karten werden bei erfolgreicher Beantwortung nach jeweils länger werdenden Zeitabständen wieder abgefragt. Die Zeitabstände sind mit einem Algorithmus an die Vergessenskurve angepasst. Das manuelle Sortieren von Karteikarten fällt weg (vgl. Brainyoo 2015c). Neben dem Lernen mit bereits bestehenden, evtl. von der Lehrperson zur Verfügung gestellten Karteikarten, besteht auch die Möglichkeit, dass Lernende 4

7 Karteikarten selbst erstellen. Diese Methode erhöht die Behaltensleistung wahrscheinlich noch mehr. Die Lernenden kommen dadurch ins Handeln und setzen sich mit dem Unterrichtsinhalt auseinander. Im Handeln eignen sich die Lernenden Wissen an (vgl. Demmler/Rösch S. 192). Dieser Punkt wird in dieser Arbeit nicht weiter verfolgt Lerninhalte strukturieren Brainyoo ermöglicht es, Lernstoff in Lektionen und übergeordneten Kategorien zusammenzufassen. Dadurch wird es den Lernenden ermöglicht, die Lerninhalte miteinander zu vernetzen (vgl. Brainyoo 2015c). Strukturen sind ein wichtiges Element in der Lerntechnik. Sie bringen verschiedene Lerninhalte in logische Beziehungen miteinander und erleichtern die Verknüpfung von neuen Inhalten mit bereits bekanntem Wissen (vgl. Metzig & Schuster, 2013, S. 128). Video) Variantenreiche Gestaltung von Lerninhalten (Text, Bild, Audio, Mit Brainyoo ist es möglich, Lerninhalte mit verschiedenen Medien variantenreich zu gestalten. So können Bilder, Video- und Audiodateien eingebunden werden. Die Software ermöglicht es, Lerninhalte mit E-Books und Internetinhalten zu vernetzen. Dabei ist die Einbindung der Dateien in die Karteikarten sehr einfach und erfordert nur grundlegende Kenntnisse der Office Anwendungen. Meyer und Stocker (vgl. Meyer und Stocker 2011, S. 139 ff.) schlagen eine variantenreiche Gestaltung des Lehrstoffes vor, um ihn verständlich, anschaulich erlebbar und begreifbar zu machen. Um jeden Lerntypen einer Gruppe ansprechen zu können, sind vielfältige Präsentations- und Aufbereitungsvarianten des Lernstoffes nötig (vgl. Meyer und Stocker 2011, S. 167). 5

8 4. Entwurf von Fragestellungen mit Brainyoo Mit Brainyoo können Fragen auf zwei verschiedene Arten gestellt werden. Einerseits bietet die Software die Erstellung offener Fragen. Die Antworten darauf müssen vom Lernenden selbst und nach Vergleich mit der vorgeschlagenen Antwort auf ihre Richtigkeit überprüft werden. Der Lernende hat dann die Möglichkeit die Antwort mit Gewusst oder Nicht gewusst zu markieren und somit die Karteikarte ihrem Kasten zuzuordnen. Andererseits können mit Brainyoo Multiple Choice Fragen erstellt werden. Dabei können beliebig viele Antwortmöglichkeiten gewählt werden. Der Lernende wählt die richtigen Antworten aus und bekommt nach Abschluss der Frage direktes Feedback. Die Karteikarte wird dem Algorithmus folgend dem richtigen Kasten zugeordnet Taxonomie von Fragestellungen Die Tiefe, mit der Wissen abgefragt wird, hat einen kausalen Zusammenhang mit der Art der Fragestellung. Brainyoo ermöglicht Fragestellungen, welche die gewünschte Taxonomiestufe erreichen. In dieser Arbeit wird eine Anlehnung an die Taxonomiestufen nach Bloom (vgl. Bloom, 1969) gewählt. Diese Stufung gliedert Wissen aufsteigend in folgende Stufen: K1 Wissen K2 Verstehen K3 Anwendung K4 Analyse K5 Synthese K6 Bewertung Fragen können so konstruiert werden, dass sie in eine der Stufen eingeordnet werden können. In den folgenden beiden Abschnitten werden verschiedene Fragestellungen theoretisch beleuchtet. Es werden nur Aspekte beleuchtet, die mit Brainyoo implementiert werden können. 6

9 4.2. Multiple Choice Fragestellungen (MC-Fragen) In diesem Abschnitt werden zuerst verschiedene Architekturen von Fragstellungen beschrieben. Danach folgt der Zusammenhang von Fragestellungen und Taxonomiestufen. Dort werden jeweils Beispiele angeführt. Grundsätzlich besteht eine MC-Frage aus einem Item (Fragenstamm bestehend aus der Problembeschreibung und der Frage) und mehreren Wahlantworten. Je nach Typ der Fragestellung gibt es eine oder mehrere richtige Antworten und mehrere Disktraktoren (Ablenker) (vgl. Krebs 2002, S. 5). In der folgenden Tabelle sind die verschiedenen Arten von MC-Fragen, ihr Aufbau und ihre Verwendung detaillierter beschrieben (vgl. Krebs 2002, S. 8 ff.). Definition Item Distraktoren Verwendung Aus 5 Antworten wird die am ehesten wahrscheinliche ausgewählt. Aus 5 Antworten wird die am wenigsten wahrscheinliche ausgewählt. Aufbau wie Typ Art der Frage Positive Einfachauswahl Typ Apos Negative Einfachauswahl Typ Aneg Wahl einer angegeben Fragesatz, inhaltlich und Faktenwissen, Aussage, Tabelle, Abbildung, Problembeschreib formal homogen, können zum Teil wahr sein, kurz anwendungsrelevantes Wissen. ung, Zitate, ein- fassen oder mehrteilig. Negation muss Antworten hervorgehoben müssen positiv werden. formuliert werden, da sonst doppelte Negationen vorkommen; Keine der genannten Antworten nicht zulässig; kurz fassen zuerst eine für Problem- Apos, allerdings Antwortliste stellungen, bei wenn das Kennen wichtiger Ausnahmen relevant ist. für Graustufen- 7

10 en Anzahl mit mehreren kreieren; Frage denen es abwägungen bester Antwortmöglichkei danach ausrichten mehrere Antworten. ten zum wichtige Typ PickN Auswählen. Optionen gibt, die sich deutlich von anderen abheben. Inhaltlich homogen. Vierfache Frage oder offen lassen, wie eindeutig Sachverhalt Ent- Aussage gefolgt viele Antworten beurteilbar in geht, bei dem scheidung von 4 Antworten richtig sind; richtig/falsch; mehrere richtig/ oder positive Negationen Aspekte falsch (Typ Ergänzungen. Auf Formulierung vermeiden; nicht bedeutsam Kprim/K ) eine Frage oder zwei Aussagen sind, mehrere unvollständige in eine Antwort Elemente Aussage folgen packen; gehören zur vier Antworten Antworten Problem- oder unabhängig lösung. Alle Ergänzungen. voneinander; Antworten Entscheid: vage Begriffe müssen richtig/falsch vermeiden; schwarz/weiss Balance beurteilbar zwischen sein. richtigen und falschen Antworten Kausale Zwei Aussagen beide Aussagen ja/nein keine wenn kausale Verknüpfun werden durch müssen weiteren Zusammen- g (Typ E) weil verknüpft; unabhängig Möglichkeiten hänge wichtig Aussagen werden voneinander auf sind; einzeln bewertet, ihre Richtigkeit hin problematisch, Verknüpfung wird beurteilt werden weil bewertet können Beurteilungen nur mit ja/nein erfolgen; sparsam 8

11 Quelle: Krebs 2002, S. 8 ff. einsetzen Sollen MC-Items höhere Taxonomiestufen abdecken, müssen komplexere Problemsituationen vorgelegt werden. Dadurch entsteht bei Items höherer Taxonomiestufen oft ein längerer Itemstamm (vgl. Krebs 2002, S. 15). Brauns und Schubert (Brauns und Schubert 2008, S. 97 f.) geben verschiedene Richtlinien zur Erstellung von MC-Fragestellungen an. Hier werden die für diese Arbeit relevanten Punkte aufgegriffen. Eine Frage hat nur einen spezifischen Inhalt, nicht mehrere Themen mischen. Keine zu speziellen und keine zu allgemeinen Fragen verwenden. Keine Fragen auf Grundlage von Meinungen. Absichtliche Fallen vermeiden. Einfaches Vokabular und einfache Grammatik verwenden. Leseaufwand gering halten. Der Stamm soll als Frage formuliert sein, die auch ohne Kenntnis der Antwortalternativen zu beantworten wäre. Vermeiden negativer Formulierungen (z.b. nicht, ausser). Nur sinnvolle Distraktoren verwenden. Keine Abhängigkeit der Distraktoren. Alle Distraktoren sollten etwa gleich lang und homogen sein. Keine Hinweise auf die richtige Antwortoption verwenden. Häufige Fehler oder typische Missverständnisse stellen eine gute Grundlage für Distraktoren dar. Es folgen nun Beispiele von MC-Fragen zu den verschiedenen Taxonomiestufen. Taxonomiestufe 1 - Kennen Fragestellungen, die reines Faktenwissen, wie es z.b. durch Lehrmittel vermittelt wird, abfragen, zählen zu dieser Stufe (vgl. Krebs 2002, S. 2). Die Lernenden 9

12 müssen dabei themenspezifisches Wissen aus dem Langzeitgedächtnis abrufen. Solche Fragen sind durch reines Auswendiglernen des Lernstoffes und ohne jegliches Verständnis der Zusammenhänge positiv zu beantworten. Beispiel (Typ PickN): Bild 1: MC-Frage Taxonomiestufe 1 PickN (Quelle: eigene Ausarbeitung mit Brainyoo) Taxonomiestufe 2 Verstehen Der Lernende kann neue Inhalte mit bereits vorhandenen verknüpfen. Er kann die Informationen in eigenen Worten wiedergeben, eigene Beispiele geben und Vergleiche mit ähnlichen Situationen herstellen (vgl. Mietzel 2003, S. 433). Beispiel (Typ Apos): Bild 2: MC-Frage Taxonomiestufe 2 Apos (Quelle: eigene Ausarbeitung mit Brainyoo) 10

13 Taxonomiestufe 3 Anwendung Die Lernenden können das Gelernte in einer bekannten oder einer neuen Situation anwenden (vgl. Mietzel 2003, S. 434). Beispiel (Typ Kprim/K ): Bild 3: MC-Frage Taxonomiestufe 3 Kprim/K (Quelle: eigene Ausarbeitung mit Brainyoo) Taxonomiestufe 4 Analyse Komplexe Aufgaben werden in Teile zerlegt, um Beziehungen zwischen den Teilen zu finden (vlg. Mietzel 2003, S. 434). Beispiel (Typ PickN): Bild 4: MC-Frage Taxonomiestufe 4 PickN (Quelle: eigene Ausarbeitung mit Brainyoo) 11

14 Taxonomiestufe 5 Synthese Die Lernenden schaffen neue Lösungen aus bekannten Informationen oder Vorgehensweisen. Sie entwickeln neue Hypothesen, überprüfen diese und überlegen sich weitere Anwendungsmöglichkeiten (vgl. Mietzel 2003, S. 434). Beispiel (Typ PickN): Bild 5: MC-Frage Taxonomiestufe 5 PickN (Quelle: eigene Ausarbeitung mit Brainyoo) Taxonomiestufe 6 Bewertung Die Lernenden bewerten Gelerntes unter Anwendung von Kriterien und Standards. Sie können mit entdeckten Widersprüchen umgehen (vgl. Mietzel 2003, S. 434). Beispiel (Typ Kprim/K ): Bild 6: MC-Frage Taxonomiestufe 6 Kprim/K (Quelle: eigene Ausarbeitung mit Brainyoo) 12

15 4.3. Offene Fragestellungen Offene Fragestellungen orientieren sich an der selben Taxonomie, wie MC-Fragen (siehe 4.1 Taxonomie von Fragestellungen). Durch die Verwendung bestimmter Verben, ist es möglich, offene Fragen der jeweiligen Taxonomiestufe zuzuordnen. In der folgenden Tabelle sind einige dieser Verben aufgezeigt (vgl. Obrist und Städeli 2010, S. 100 f.). Taxonomiestufe Mögliche Verben K1 - Wissen wiedergeben, reproduzieren, aufzählen, nennen, angeben, bezeichnen K2 - Verstehen erklären, beschreiben, erläutern, zusammenfassen, verstehen, nachschlagen, verdeutlichen, übersetzen, definieren K3 - Anwenden ableiten, vergleichen, unterscheiden, übertragen, bestimmen, zuordnen K4 - Analyse analysieren, gliedern, zerlegen, entwerfen, kombinieren, gegenüberstellen, einordnen K5 - Synthese entwerfen, entwickeln, verfassen, kombinieren, konstruieren K6 - Bewertung bewerten, beurteilen, bemessen, entscheiden, Stellung nehmen Oftmals ist neben dem Verb der Zusammenhang innerhalb der Fragestellung wichtig. Bei höheren Taxonomiestufen wird die Einordnung zunehmend schwieriger. Es folgen als Beispiel Fragen zu den verschiedenen Taxonomiestufen. Die Erklärungen zu den jeweiligen Taxonomiestufen sind in 4.2 Multiple Choice Fragestellungen (MC-Fragen) zu finden. 13

16 Taxonomiestufe 1 - Kennen Bild 7: Offene Frage Taxonomiestufe 1 (Quelle: eigene Ausarbeitung mit Brainyoo) Taxonomiestufe 2 Verstehen Bild 8: Offene Frage Taxonomiestufe 2 (Quelle: eigene Ausarbeitung mit Brainyoo) Taxonomiestufe 3 Anwenden Bild 9: Offene Frage Taxonomiestufe 3 (Quelle: eigene Ausarbeitung mit Brainyoo) 14

17 Taxonomiestufe 4 Analyse Bild 10: Offene Frage Taxonomiestufe 4 (Quelle: eigene Ausarbeitung mit Brainyoo) Taxonomiestufe 5 Synthese Bild 11: Offene Frage Taxonomiestufe 5 (Quelle: eigene Ausarbeitung mit Brainyoo) Taxonomiestufe 6 Bewertung Bild 12: Offene Frage Taxonomiestufe 6 (Quelle: eigene Ausarbeitung mit Brainyoo) 15

18 5. Fazit Mit welchen Fragestellungen kann ein möglichst hoher Lernerfolg beim Einsatz von Brainyoo erzielt werden? Diese Frage wurde im Zuge dieser Hausarbeit bearbeitet. Zuerst wurden verschiedene Kriterien zur Erhöhung des Lernerfolgs beleuchtet. Somit können Fragestellungen, die bebilderte Texte und Animationen enthalten den Lernerfolg erhöhen. Zudem helfen strukturierte Texte den Lernerfolg zu erhöhen. Mit der Software Brainyoo können alle genannten Punkte berücksichtigt werden. Die Handhabung des Programms hat sich als sehr einfach herausgestellt. Texte können mit den gängigen Formatierungselementen strukturiert und weiter Mediendateien können sehr einfach eingefügt werden. Bei der Erarbeitung der MC-Fragen und der offenen Fragen hat sich herausgestellt, dass es möglich ist, alle 6 Taxonomiestufen mit beiden Arten von Fragen abzubilden. Mit Brainyoo können also auch Fragen zu vertieftem Wissen und Anwendungswissen gestellt werden. Im Zuge der Erarbeitung ist allerdings aufgefallen, dass es bei höheren Taxonomiestufen (4, 5 und 6) zunehmend schwieriger wird, Fragen korrekt zu formulieren. Speziell bei den MC-Fragen braucht es viel Übung, um vertieftes Wissen korrekt abfragen zu können. Zudem stellt sich die Frage, ob die entsprechenden Fragen nach mehrmaliger Wiederholung noch den Taxonomiestufen 4, 5 und 6 zuzuordnen sind. Nach entsprechender Gewöhnung, könnte es sein, dass der Lernende die Antwort schon auswendig kennt. In diesem Fall wird die Frage zu einer Frage aus der Taxonomiestufe 1, wo nur noch die Antwort auswendig gewusst werden muss. Dieses Problem ist nur bei einer genügend hohen Zahl an Fragen weniger relevant. Zusammenfassend kann gesagt werden, dass es möglich ist, mit entsprechenden Fragestellungen den Lernerfolg zu beeinflussen. Allerdings ist es wichtig, dass der Entwickler der Fragen ein vertieftes Wissen über Taxonomiestufen und didaktische Gestaltung von Texten/Bildern/Medien mitbringt. 16

19 6. Literatur Bloom, B. S. (1969). Taxonomy of Educational Objectives: The Classification of Educational Goals. Longman Group United Kingdom. Brainyoo (2015a): Online lernen und offline lernen über die Synchronisation unserer Cloud sind alle Lernstände und Inhalte überall gleich. Online im Internet: (Stand ). Brainyoo (2015b): Karteikarten einfach erstellt und effizient lernen. Online im Internet: (Stand ). Brainyoo (2015c): Auf dem neuesten Stand der Wissenschaft: BRAINYOO Lernsoftware mit Langzeitgedächtnis-Effekt. Online im Internet: (Stand ). Brauns, K. & Schubert, S. (2008): Qualitätssicherung von Multiple-Choice-Prüfungen. In: Dany, S., Szczybra, B., Wildt, J. (Hrsg.): Prüfungen auf die Agenda! Blickpunkt Hochschuldidaktik Band 118. Bielefeld. S Demmler, K. & Rösch, E. (2014): Aktive Medienarbeit in einem mediatisierten Umfeld. In: Kammerl, R., Unger, A., Grell, P. Hug, T. (Hrsg.): Jahrbuch Medienpädagogik 11. Wiesbaden, S Krebs, R. (2002): Anleitung zur Herstellung von MC-Fragen und MC-Prüfungen. Institut für Aus-, Weiter- und Fortbildung IAWF; Abt. für Ausbildungs- und Examensforschung AAE. Bern. Online im Internet: (Stand ) Metzig, W., Schuster, M. (2013): Lernen zu lernen Lernstrategien wirkungsvoll einsetzen. Heidelberg. Meyer, R., Stocker, F. (2011): Lehren kompakt I Von der Fachperson zur Lehrperson. Bern. Mietzel, G. (2007). Pa dagogische Psychologie des Lernens und Lehrens. Göttingen. Niegemann, H., Domagk, S., Hessel, S., Hein, A., Hupfer, M. & Zobel, A. (2008): Kompendium Multimediales Lernen. Wiesbaden. Obrist, W., Städeli, C. (2010): Prüfen und Bewerten in Schule und Betrieb. Bern. Specht, M., Kalz, M., Börner, D. (2013): Innovation und Trends für Mobiles Lernen. In: De Witt, C. & Sieber, A. (2013): Mobile Learning Potenziale. Einsatzszenarien und Perspektiven des Lernens mit mobilen Endgeräten. Wiesbaden. S Steinmüller, A. (2012): Metalltechnik Zerspantechnik Arbeitsbuch. Haan-Gruiten. Swissmechanic (2010). Bildungsplan zur Verordnung über die berufliche Grundbildung. Online im Internet: (Stand ) 17