Kompetenzorientierte E-Prüfungen in den Ingenieurwissenschaften

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1 Kompetenzorientierte E-Prüfungen in den Ingenieurwissenschaften Dr. Nicole Podleschny und Katrin Billerbeck Zentrum für Lehre und Lernen Prof. Dr. Sibylle Schupp und Timo Kamph Institut für Software Systeme TUHH 1

2 1. Ausgangssituation an der TUHH 2. E-Assessment in der Veranstaltung Software Engineering 3. Fazit 2

3 Ausgangssituation an der TUHH 3

4 Ausgangssituation an der TUHH Hohe Klausurendichte Hohe Teilnehmerzahlen Bachelor 2,0% 0,8% 1,5% 0,6% 0,5% 1,4% MP Klausur MP Schri9liche Ausarbeitung MP Hausarbeit MP Projektarbeit MP Mündliche Prüfung 93,2% MP Kolloquium MP Referat 4

5 Ausgangssituation an der TUHH Lernstrategien Wie verteilt sich Ihr Lernaufwand über das Semester? Ich lerne kontinuierlich über das Semester verteilt Ich lerne nur unmittelbar vor den Klausuren Bachelor 52,2 47,8 Master 35,2 64,8 5

6 Ausgangssituation an der TUHH Schwierigkeitsgrad der Prüfungsaufgaben Wenn Sie sich alle ihre bisherigen Prüfungen vor Augen führen, in etwa wie viel Prozent sollten Sie Schwierigkeitsniveau Mi5elwert Bachelor Mi5elwert Master Wissen wiedergeben 29,75 37,34 Sachverhalte erklären 13,58 16,87 Wissen/Methoden anwenden 42,08 32,31 Probleme kreapv lösen 10,31 9,68 Sachverhalte bewerten 7,63 7,92 6

7 Ausgangssituation an der TUHH Lässt sich mit Hilfe von E-Assessment das Schwierigkeitsniveau der Aufgabenstellungen erhöhen und damit eine stärkere Kompetenzorientierung erreichen? Bestandsaufnahme: o Kein Testcenter o keine E-Klausuren -> Pilotprojekte in Mathe und Informatik 7

8 E-Assessment in der Veranstaltung Software Engineering 8

9 Lehrveranstaltung Software Engineering Zielgruppe: 90 Bachelor-Studierende, Computer Science (4.Sem.), Informatik (2. Sem.), 6 SWS Thema: Software Life Cycle mit Schwerpunkt Test-Driven Development (TDD) Refactor Add Test Watch Test fail Kompetenzen: - Programming software components Run Tests Write Code - design tests for realistic systems, assess quality of tests, find errors at different levels - practice peer programming 9

10 Lehrveranstaltung Software Engineering P Very difficult difficult advanced easy Projektaufgabe 2 - Testentwicklung Very difficult difficult advanced easy Projektaufgabe 1 - Fahrstuhllogik 10

11 Lehrveranstaltung Software Engineering A A A A A A A A Projektaufgabe 1 E Vorlesung Projektaufgabe 2 P E Veranstaltungsverlauf A E- Assessment E EvaluaPon P Projektbezogene Klausur Durch die Tests mit automatisiertem Feedback erhalten Studierende und Lehrende regelmäßig Rückmeldungen über den Lernstand 11

12 Technische Umsetzung Aufgabenstellung Schni^stelle Test- und Entwicklungs- umgebung CAT Hochladen der Ergebnisse AutomaPsiertes Feedback LMS Stud.ip 12

13 Feedback Student 13

14 Feedback Lehrende Team 1 Team 2 Team 3 Team 4 Team 5 Lehrende erhalten Feedback: Lernstand der Studierenden Schwierigkeitsgrad Aufgabenstellung Feedback an Studierende konkret genug 14

15 Fazit 15

16 Feedback zur Lehrveranstaltung Negativ: Aufgaben anspruchsvoll und zeitaufwendig Heterogenes Vorwissen der Studierenden Positiv: Anspruchsvoll, ermöglicht Kreativität Man wird durch das Feedback dazu ermutigt, so lange weiter zu machen, bis es gut ist Eigenständigkeit in der Aufgabenlösung Verbindung von VL+ Praxis: Programmieren lernt man durch Programmieren Hoher technischer Aufwand -> Übertragung auf weitere Veranstaltungen 16

17 Feedback zur Lehrveranstaltung 15. Ich sehe mich nach der Veranstaltung in der Lage, einfache Testdaten zu generieren und Testfälle zu entwerfen. 66,7 37,5 0,0 beide Projekte ein Projekt kein Projekt 50,0 42,9 33,3 28,6 28,6 12,5 0,0 0,0 0,0 tri` voll zu tri` eher zu tri` weniger zu tri` gar nicht zu 16. Ich sehe mich nach der Veranstaltung in der Lage, realistische Software - Systeme zu testen. beide Projekte ein Projekt kein Projekt 11,1 66,7 25,0 25,0 14,3 14,3 22,2 50,0 42,9 0,0 0,0 28,6 trifft voll zu trifft eher zu trifft weniger zu trifft gar nicht zu 17

18 Fazit Taxonomie Steigerung des Schwierigkeitsgrades der summapven Prüfungsaufgaben KonPnuierlich Lernen ca. 80% haben teilgenommen (Anreiz Bonus + projektbezogene Klausuraufgaben) Gleicher Notendurchschni^ Eigenlernzeit wurde über das Semester verteilt Durch formatives E-Assessment kann das Anforderungsniveau entsprechend der Studiengangsziele erhöht werden... wird eine stärkere Verzahnung der Veranstaltungsteile notwendig. 18

19 Anhang 19

20 Rahmendaten Umfrage unter allen Studierenden der TUHH mit Prüfungserfahrung (nicht 1. Semester) Durchführung Rücklauf: 749 Antworten, ca. 10 % der Studierenden (ca. 13 % der Befragten) Verteilung der Studiengänge und Geschlechterverteilung in etwa repräsentativ 20

21 Literaturangaben Biggs, J. B.; Tang, C. (2007). Teaching for Quality Learning at University (Society for Research Into Higher Education), Maidenhead: McGraw-Hill/Society for Research into Higher Education & Open University Press. Bloom, B. S. (Hrsg.) (1976). Taxonomie von Lernzielen im kognitiven Bereich. Weinheim: Beltz. Reinmann, G. (2007) Bologna in Zeiten des Web 2.0 Assessment als Gestaltungsfaktor, Arbeitsbericht Nr. 16. Augsburg, Universität Augsburg. URL: wp-content/uploads/2007/09/arbeitsbericht16.pdf Reinmann, G. (2014). Kompetenzorientierung und Prüfungspraxis an Universitäten: Ziele heute und früher, Problemanalyse und ein unzeitgemäßer Vorschlag. Tagung des Wissenschaftlichen Beirats des DPhV. Berlin: DPhV. URL: uploads/2014/10/artikel_berlin_okt_14.pdf Stieler, F. (2011). Validität summativer Prüfungen. Überlegungen zur Gestaltung von Klausuren. Bielefeld: Janus Presse. URL: h ttp://duepublico.uni-duisburg-essen.de/servlets/documentservlet?id=

22 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit 22