Please vote now! Einsatz von Audience Response Systemen bei Großen Hörerzahlen. Prof. Dr. Anja Richert RWTH Aachen University

Ähnliche Dokumente
Keynote. Blended Learning and Beyond Schlüsselfaktoren für Blended Learning am Beispiel einer Lehrveranstaltung mit großer Hörerzahl

Betriebliches Gesundheitsmanagement als Beitrag zur Innovationsfähigkeit von Unternehmen

VIRTUELLE KOOPERATION UND STUDIENBEZOGENEN MEDIENNUTZUNG IN DER INGENIEURWISSENSCHAFTLICHEN LEHRE

Interdisziplinarität und Diversity als Schlüssel zu erfolgreicher Forschung in komplexen Forschungsnetzwerken!?

BITTE STIMMEN SIE JETZT AB! EIN ERFAHRUNGSBERICHT ÜBER DAS AUDIENCE RESPONSE SYSTEM PINGO

Revolution or Hype? The Digital Transformation of TeachING and LearnING. Katharina Schuster, M.A. www. ima-zlw-ifu.rwth-aachen.de

Auditorium Mobile Classroom Service

Komplexität, ein Quell für Innovation?

e-prüfungen mit dem Online- Prüfungssystem (OPS) an der RWTH Aachen University

Von künstlicher Intelligenz und Big Data

Digitale Lehre für den flipped classroom

Lehre interaktiv in Großlehrveranstaltungen - Mit dem Feedbacksystem ARSnova

Ein Jahr KISSWIN - Was hat sich getan?

WS 05 Didaktik digitaler Lernwelten Hochschultage Berufliche Bildung 2017

Online-Seminar. Sprachförderung im fachlichen Unterricht

E-Campus Wirtschaft: Planung, Entwicklung und Betrieb von Web Based Trainings mit Studierenden für Studierende


Anleitung für Live Voting

Betriebssysteme 2 BS2-A WS 2016/17. Prof. Dr.-Ing. Hans-Georg Eßer Fachhochschule Südwestfalen. Foliensatz A: Einführung. v1.

VIDA MEDA eine Plattform mit Lern Videos zur Auswertung von Messdaten in Physikpraktika

CLICKER-SYSTEME 1. ALLGEMEINE INFORMATIONEN

14. Workshop -Mathematik in ingenieurwissenschaftlichen Studiengängen, FAU Erlangen-Nürnberg am

Anleitung. PINGO Aktivierung in der Lehre durch elektronische Abstimmung

Einführung in die Praktische Informatik WS 09/10

Kybernetische Modelle in der Innovationsforschung

Dipl.-Wirtsch.-Ing. Michael Horeth. Patentrecht () Erfasste Fragebögen = 49. Auswertungsteil der geschlossenen Fragen

Augmented Learning in der optischen Nachrichtentechnik

Physikalische Basiskonzepte

Unterstützungsangebote in. Mathematik: Maßnahmen und Erkenntnisse

Videokonferenz-Vorlesungen Chancen und Herausforderungen

Vorlesungsaufzeichnungen an der TUHH - Ein Beispiel aus der Konstruktionslehre -

Auswertungsteil der geschlossenen Fragen. Legende. Allgemeine Fragen. Fragetext. Ich besuche die Veranstaltung als: des Studiengangs:

Informatikstudium. Informatikstudium. Übungen Diplomarbeit Dipl.-Inf. Vorlesungen. Studienarbeit. Seminar. Sopra. Fachpraktikum. Projekte.

Dr. phil. Alexander Lasch. Synchrone Beschreibung der deutschen Sprache (050171) Erfasste Fragebögen = 3. Auswertungsteil der geschlossenen Fragen

Open Innovation: Was kostet der Spaßund wie misst man den Erfolg?

Computerbasiertes Lernen mit der "Zink & Co."

Individualisierung der Lehre als Basis für erfolgreiches Studieren. Manuela Zimmermann, Elmar Junker Hochschule Rosenheim

Dr. phil. habil. Alexander Lasch

(1) Darstellung der Ergebnisse

ihr Basics FAQ / Hilfe

Googelst Du noch oder forschst Du schon?

Fragebogen zur Lehrveranstaltungsevaluation

Dr. phil. habil. Alexander Lasch. Diachrone Beschreibung der deutschen Sprache (050137) Erfasste Fragebögen = 6

Kompetenzentwicklung in der Lehre an der Medizinischen Universität Wien

Auswertungsbericht Lehrveranstaltungsbewertung Vorkurs: Einstieg in Räumliches Denken und Konstruieren mit CAD

Prof. Dr. rer. pol. habil. Anja Geigenmüller Fach "Marketing 4" Erfasste Fragebögen = 60

Dipl-Wirtsch.-Ing. Yannik Seewald. Kosten- und Erlösrechnung Übung () Auswertungsteil der geschlossenen Fragen

Nur ein bisschen geflippt: Prelearning-Videos zur Vorbereitung auf die Vorlesung

Detailauswertung für Evaluation Wintersemester 2015/16 (Fakultät für Informatik und Mathematik) Lehrevaluation

MINT-Kolleg Baden-Württemberg

Prof. Marc Beutner. Lehrstuhl Wirtschaftspädagogik II Universität Paderborn, Germany

Aufbau berufsbegleitender Studiengänge in den Pflege- und Gesundheitswissenschaften

DIGITAL = WIRKSAM? WAS MACHT DIGITALE LEHRE ERFOLGREICH?

Projektbericht: ALLSport - Aktivierende Lehr- und Lehrformen in der Sportwissenschaft

Online-Praktikum zur Höheren Mathematik für Maschinenbau-Studiengänge

Kompetenz-und Dienstleistungszentrum für das Lehren und Lernen in den Ingenieurwissenschaften. Bologna Zukunft der Lehre

Expertenwissen kostenlos an Selbstabholer abzugeben!

ProfessorJürgen Adamy Fuzzy-Logik, Neuronale Netze und Evolutionäre Algorithmen ( ) Erfasste Fragebögen = 40

TeachING-LearnING.EU innovations: Flexible Fonds Projekte der 2. Ausschreibung 19. Juni 2012

OER-Einsatz in der Schule Eine Frage der Qualität. Ein Workshop des Projektes MINT-L-OER-amt der RWTH Aachen

Ergebnisbericht. Lehrendenbericht. Kurs-Evaluation WiSe 2015 Kurs: Theorie und Empirie der Wirtschaftspolitik Dr. Davud Rostam Afschar

Vorlesungsumfrage - Objektorientierte Programmierung

Electures-Wiki. Aktive Nutzung von Vorlesungsaufzeichnungen. Christoph Hermann

Interaktives Feedback im Hörsaal: Vorstellung des Classroom Response Systems PINGO

Feedback der Veranstaltungsevaluation - SS Managementinformationssysteme II: Data Mining (Übung, Gruppe 1, Do,

Lebenslauf. Laura Lidija Lenz. Kurzprofil:

Stefan Kratzenstein Einführung in die Sportwissenschaft (d) Erfasste Fragebögen = 2. Auswertungsteil der geschlossenen Fragen

Auswertung des Evaluationsbogens für das Seminar Methoden der Sozialwissenschaft SS10 Christopher Kofahl Seminar TeilnehmerInnen: 27 Anzahl der

Auswertungsbericht Lehrveranstaltungsbewertung Physik (fuer Bauingenieure) ( )

Vom Präsenzmodul zum Blended Learning Modul

Auswahl geeigneter Blended Learning Tools & Methoden

Feedback der Veranstaltungsevaluation - WS 2010/11. Programmierung 1. Prof. Dr. Gert Smolka. Kontakt:

Evaluation Seminar Biometric Identification and Verification WS 13/14 WS 13/14

Evaluation von Workshops und Unterrichtsprojekten

Was denken Sie über Frontalvorlesungen in großen Klassen? Was denken Sie über Frontalvorlesungen in großen Klassen? Die Frontalvorlesung ist die am me

Potentiale aufzeigen und Synergien nutzen: Audience Response Systeme als ein Anwendungsgebiet hochschulübergreifender Kooperationen

Feedback der Veranstaltungsevaluation - SS Human Resource Information Systems (Übung) Prof. Dr. Stefan Strohmeier, Dragana Majstorovic

Fragebogen zur Lehrveranstaltungsevaluation Seminar

Willkommen zum Workshop Hörsaalspiele an der TU Braunschweig! Kristina Lucius & Christian Spannagel PH Heidelberg

LIECHTENSTEINER SCHACHVERBAND

Evaluationsergebnisse: 'Formale Spezifikation und Verifikation' (ss08) - Bernhard Beckert. Studiengang. 1 Diplom / Informatik mit Nebenfach 7 x

Rechnerstrukturen. Vorlesung (V4 + Ü2) im Sommersemester Prof. Dr. Felix C. Freiling. Martin Mink, Ralf Wienzek

Evaluation der Vorlesung Methoden des

Das pädagogische Konzept zum. Online-Training. Autorin: Evelyn Adams, Schulleiterin Bildungszentrum Bergisch Land

Lehrstuhl für BWL und Wirtschaftsinformatik. Enterprise Resource Planning (SS17) Erfasste Fragebögen = 14. Auswertungsteil der geschlossenen Fragen

IT-gestütztes Peer Assessment in Massenveranstaltungen Potentiale & Lessons Learned

Kennzahlen Smart School

IR Meets Didactics: Die neue Lehre der Internationalen Beziehungen

Dr. phil. Alexander Lasch. Sprache und Macht (050366) Erfasste Fragebögen = 11. Auswertungsteil der geschlossenen Fragen

Fragenpool Vorlesungsevaluation

Titelmasterformat durch Klicken bearbeiten Vorlesungsfolien zur Einführung in die Betriebswirtschaftslehre - Kapitel 0: Vorbemerkungen -

MUSTER. ja, ich muss genau diese besuchen.

Tablet-Computer im Unterricht

Softwaretechnik 1 und 2. Vorlesung Informatik Bachelor, 3. / 4. Semester Prof. Dr.-Ing. Stefan Bente. Lehrkonzept. Stand:

Intercampus XI: Motivation und Lernerfolg durch innovative Lehr-, Lern- und Prüfungsformen aus Lehrenden- und Studierendensicht

What s the flipping point?

Technische Informatik für Ingenieure

Transkript:

Please vote now! Einsatz von Audience Response Systemen bei Großen Hörerzahlen Prof. Dr. Anja Richert RWTH Aachen University

Das interdisziplinäre Institutscluster IMA/ZLW & IfU Organigramm 2 apl. Prof. Dr. habil. Ingrid Isenhardt Prof. Dr. rer. nat. Sabina Jeschke Direktorin Dr. rer. nat. Frank Hees 1. Stellvertr. Direktorin Prof. Dr. Ing. em. Klaus Henning 2. Stellvertr. Direktor Administration Senior Advisor IT & Medientechnik IMA Lehrstuhl für Informationsmanagement im Maschinenbau ZLW Zentrum für Lern- und Wissensmanagement IfU An-Institut für Unternehmenskybernetik Public Relations Prof. Dr.-Ing. Tobias Meisen Geschäftsführer Prof. Dr. phil. Anja Richert Geschäftsführerin Juniorprofessur Dr. rer. nat. René Vossen Geschäftsführer Verkehr und Mobilität Dipl.- Inform. Philipp Meisen (komm.) Produktion s-technik Dipl.-Wirt.- Ing. Christian Büscher E-Health Dipl.-Inform. Philipp Meisen Innovations- & Zukunftsforschung Prof. Dr. phil. Anja Richert Knowledge Engineering Dr. rer. pol. Claudia Jooß Didaktik der MINT- Wissenschaften Dr. phil. Katharina Schuster Agile Management & ehumanities Dr.-Ing. Dipl.- Inform. Christian Tummel Wirtschafts - und Sozialkybernetik Dr. phil. Kristina Lahl Technische Kybernetik Dr.-Ing. Dipl.- Inform. Daniel Ewert

RWTH Aachen University Eckdaten 3 13.483 } 32% Studentinnen 42.298 28.815 } 68% Studenten 57% 23% 13% 7%

RWTH Aachen University Eindrücke aus Vorlesungen mit Großen Hörerzahlen 4! Herausforderungen - Extrem viele Studierende - Extrem hoher Lärmpegel - Fachfremder, komplexer Inhalt - Überwiegend männliche Studierende - Kaum Feedbackmöglichkeiten bzgl. Verständnis der Vorlesungsinhalte - Quelle: youtube

Interaktive Lehre Audience Response Systeme 5 Bereits seit den 1980er Jahren in den USA im Einsatz ( Classtalk ) Häufiger Einsatz in Quizshows etc., aber auch in der Lehre Seit einigen Jahren auch in Deutschland populär (bspw. Pingo Peer Instruction for very large Groups von der Universität Paderborn)! Technology does not inherently improve learning. (Beatty)

Interaktive Lehre Fragemöglichkeiten in Audience Response Systemen (Beispiele) 6 Fragetypen (je nach Lernziel, das mit der Frage verfolgt wird) Erfahrungsabfrage (Bsp.: Mit welcher Programmiersprache haben Sie bereits Erfahrung gemacht? ) Meinungsbild Abfrage (Bsp.: Welcher Themenbereich gefällt Ihnen am besten? ) Wissensabfrage (Bsp.: Wie lauten die zwei Formen der Photosynthese? ) Konzeptfragen (Bsp.: Woher kommt die Biomasse einer Pflanze?) etc. Konzeptfragen dienen der Überprüfung, ob ein wissenschaftliches Gesamtkonzept verstanden wurde (im Gegensatz zu einzelnen Fakten) Fragemöglichkeiten über Poll Everywhere Multiple Choice Fragen ( Multiple choice poll ) Offene Fragen mit Freitextantworten ( Free response poll ) Wahr/Falsch Abfrage ( True or false poll ) Klickbare Grafiken ( Clickable images poll ) Brainstorm Fragen ( Q&A/ brainstorm poll ) Bild: Screenshot von polleverywhere.com

Audience Response Systeme Didaktische Strategien 7 it is the implementation of pedagogical strategies in combination with the technology that ultimately influences student success (Kay, Lesage 2009) Bedarfsgerechte didaktische Strategien Nur Fragen stellen, die mit einem Lernziel verbunden sind ggf. Stoffreduktion: Klickerfragen brauchen Zeit Größter Effekt bei Konzeptfragen (im Gegensatz bspw. zur Abfrage von Faktenwissen oder einzelnen inhaltlichen Blöcken) Verbindung mit anderen didaktischen Strategien Peer Instruction, besonders wenn die Antworten sehr nah beieinander liegen Flipped Classroom, erleichtert die Diskussion bei Großen Hörerzahlen Zeitpunkte für Fragen Zu Beginn/Ende der Vorlesung Fragesequenz innerhalb eines Themenabschnitts Nach einem Themenabschnitt

Audience Response Systeme Ein Vergleich Quelle: Koordinationsstelle Multimedia, Justus Liebig Universität Gießen 8

Softwarelösung am IMA/ZLW & IfU der RWTH Aachen Polleverywhere 9 www.polleverywhere.com Audience Response System (auch bekannt als ARS, TED, Klicker etc.) Integrierbar in Power Point Für bis zu 20.000 Teilnehmende Ersetzt teure Klicker Hardware (besonders wichtig bei Großen Hörerzahlen) Einfache Teilnahme via Handy, Smartphone, Laptop etc. Auch kombinierbar mit anderen Lehrkonzepten (Peer Instruction, Flipped Calssroom etc.) Figures are from: www.polleverywhere.com

Anwendungsbeispiel Informatik im Maschinenbau Info 1 10 Vorlesung: Informatik im Maschinenbau I 1500+ Studierende Zweitsemesterstudierende im Fach Maschinenbau Zusätzlich zur Vorlesung: Projektaufgabe und Kleingruppenübung (KGÜ) Projektaufgabe: Praktische Anwendung der Theorie aus der Vorlesung Programmierung eines Roboters KGÜ: zielgerichtete Klausurvorbereitung dreitägiges Angebot kurz vor der Klausur; betreute Selbstrechenübung

Informatik im Maschinenbau Einführungsprozess: ARS in der Info 1 11 In Vorbereitung auf die Vorlesung - Problemfelder identifizieren - Klickerfragen gezielt entwickeln und platzieren - Klickeralert in die vorherigen Folien einbauen - Ggf. anderen Stoff reduzieren - Strategien entwickeln, falls unerwartete Probleme auftauchen Nach der Vorlesung - Antworten auswerten - Wenn möglich größte Schwachstellen in der Übung gezielt angehen - Ggf. Vorlesungsinhalte überarbeiten - Evaluationsergebnisse auswerten und ggf. Konzept überarbeiten Während der Vorlesung - Zu Beginn die Klickerfragen einführen, Regeln erläutern, - Durch Symbol auf Folien Klickerfragen ankündigen - Klickerfragen stellen - Zeit zur Beantwortung geben (mindestens eine, höchstens zwei Minuten) - Richtige Antwort deutlich nennen - Auch die falschen Antworten diskutieren - Zu Evaluationszwecken Beobachtende in der Vorlesung platzieren und gegen Ende der Veranstaltungsreihe Evaluationsbögen austeilen

Wissenschaftliche Begleitung der Vorlesung Informatik im Maschinenbau Beispielfrage I 12

Wissenschaftliche Begleitung der Vorlesung Informatik im Maschinenbau Beispielfrage II 13

Wissenschaftliche Begleitung der Vorlesung Informatik im Maschinenbau Beispielfrage III 14

Wissenschaftliche Begleitung Evaluation 15 Teilnehmende Beobachtung Platzierung studentischer Hilfskräfte im Vorlesungssaal Teilnehmende Beobachtung der Studierenden in der Vorlesung Ergebnisse (auszugsweise) Hoher Lärmpegel und Unaufmerksamkeit im Saal Ablenkung durch Spiele, Messenger o.ä. auf dem Smartphone Bei Erscheinen des Klickeralerts: gesteigerte Aufmerksamkeit, Nutzung des Smartphones zur Teilnahme Fragebogen Ausgeteilt zur Mitte des Semesters Themenbereiche: Teilnahme (Endgerät, WLAN etc.) Auswirkungen auf Verständnis der Inhalte Auswirkungen auf Motivation und Aufmerksamkeit Bewertung der Software Bewertung der Methode

Wissenschaftliche Begleitung Evaluationsergebnisse aus der Info 1 Vorlesung (auszugsweise) 16 Die Klickerfragen... Verständnis & Inhalt waren verständlich 48% 45% waren angemessen schwer 29% 53% waren hilfreich für das Verständnis des Vorlesungsinhaltes 24% 39% stimme voll zu stimme eher zu stimme eher nicht zu stimme nicht zu waren hilfreich bei der Klausurvorbereitung 7% 28% 39% 17% haben die Qualität der Vorlesung gesteigert 29% 42% 19% 7% 0% 20% 40% 60% 80% 100% 120%

Wissenschaftliche Begleitung Evaluationsergebnisse aus der Info 1 Vorlesung (auszugsweise) 17 Die Klickerfragen... Motivationsaspekte haben Spaß gemacht 47% 34% haben mich motiviert aufzupassen 42% 38% haben mich motiviert mich zu beteiligen 37% 32% stimme voll zu stimme eher zu haben mich motiviert zur Vorlesung zu kommen 11% 18% 35% 35% stimme eher nicht zu stimme nicht zu Durch die Anwendung der Software fühle ich mich besser eingebunden 33% 37% Ich halte diese Art von Beteiligung in der Vorlesung für sinnvoll 38% 45% 0% 20% 40% 60% 80% 100% 120%

Anwendungsbeispiel Kommunikation und Organisationsentwicklung ( KOE ) 18 Vorlesung: Kommunikation und Organisationsentwicklung 1500+ Studierende Erstsemesterstudierende im Fach Maschinenbau Flipped Classroom Konzept Videos mit dem Vorlesungsinhalt vorab Vorlesungszeit für Praxisvorträge, Übungen, Fragen, Simulationen etc. Zusätzlich zur Vorlesung: Kleingruppenübung Unternehmenssimulation Roboflex

Wissenschaftliche Begleitung des Flipped Classroom KOE Beispielfrage I 19

Wissenschaftliche Begleitung des Flipped Classroom KOE Beispielfrage II Einführung 20

Wissenschaftliche Begleitung des Flipped Classroom KOE Beispielfrage II 21

Wissenschaftliche Begleitung Evaluationsergebnisse aus dem Flipped Classroom KOE (auszugsweise) 22 Die Klickerfragen... Verständnis & Inhalt waren verständlich 34% 52% waren angemessen schwer 30% 43% waren hilfreich für das Verständnis des Vorlesungsinhaltes 13% 39% stimme voll zu stimme eher zu stimme eher nicht zu stimme nicht zu waren hilfreich bei der Klausurvorbereitung 7% 22% 21% 14% haben die Qualität der Vorlesung gesteigert 20% 47% 15% 8% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

Wissenschaftliche Begleitung Evaluationsergebnisse aus dem Flipped Classroom KOE (auszugsweise) 23 Die Klickerfragen... Motivationsaspekte haben Spaß gemacht 32% 34% haben mich motiviert aufzupassen 21% 33% haben mich motiviert mich zu beteiligen haben mich motiviert zur Vorlesung zu kommen 19% 7% 10% 33% 25% 49% stimme voll zu stimme eher zu stimme eher nicht zu Durch die Anwendung der Software fühle ich mich besser eingebunden 22% 37% stimme nicht zu Ich halte diese Art von Beteiligung in der Vorlesung für sinnvoll 32% 44% 0% 20% 40% 60% 80% 100%

Wissenschaftliche Begleitung Vergleich der Evaluationsergebnisse Info1 und KOE 24 Ähnlichkeiten Sinnvoller Ansatz Motivation zur aktiven Teilnahme Unterschiede Leicht bessere Evaluationsergebnisse im traditionellen Vorlesungsformat ARS führen häufiger zu erhöhter Aufmerksamkeit in der traditionellen Vorlesung Rahmenbedingungen, die zur Analyse der Bewertungen wichtig sind Komplexität der Vorlesungsinhalte Interesse an den Vorlesungsinhalten Ausgangslevel der Interaktion der beiden Formate Technische Anforderungen/Herausforderungen

Zusammenfassung der Best Practices Tipps und Tricks 25 Zu Beginn des Semesters Klickereinsatz einführen, ggf. Regeln, Sinn und Zweck erläutern Falls das WLAN zu schwach ist oder nicht alle ein Endgerät besitzen: zu Gruppenarbeit auffordern Klickerfragen 2 3 Folien vorher mit einem Symbol auf der Folie ankündigen: Steigert die Aufmerksamkeit Plan B : Falls die Technik versagt, per Handzeichen abstimmen lassen Nicht zu lange Zeit zum Antworten geben, um Rumspielen zu vermeiden Nicht den live Poll Modus wählen, außer es wird damit ein didaktischer Zweck verfolgt (bspw. Peer Instruction) verleitet zum Rumspielen und Verfälschen des Ergebnisses Maximal 5 Klickerfragen pro Vorlesung!

Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Prof. Dr. Anja Richert email: anja.richert@ima-zlw-ifu.rwth-aachen.de