{"id":2104,"date":"2026-07-06T09:56:05","date_gmt":"2026-07-06T07:56:05","guid":{"rendered":"https:\/\/ifenthaler.info\/website\/?p=2104"},"modified":"2026-07-06T09:56:05","modified_gmt":"2026-07-06T07:56:05","slug":"freiraume-fur-innovative-digitale-lehre","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ifenthaler.info\/website\/?p=2104","title":{"rendered":"Freir\u00e4ume f\u00fcr innovative digitale Lehre"},"content":{"rendered":"\n

Zwei Open-Access-Beitr\u00e4ge mit Fokus auf Lehrimplementierungen an der Universit\u00e4t Mannheim wurden ver\u00f6ffentlicht.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Ifenthaler, D., Heil, J., & Sahin, M. (2026). Implementierung eines computergest\u00fctzten Beurteilungssystems zur F\u00f6rderung des individuellen Lernerfolgs. In M. Friedrich-Schieback, M. Klinger, & N. Baldus (Eds.), Freir\u00e4ume f\u00fcr innovative digitale Lehre. Gestaltungsprozesse, Lehrprojekte, Reflexionen<\/em> (pp. 195\u2013214). wbv Publikation. https:\/\/doi.org\/10.3278\/9783763978670<\/a><\/p>\n\n\n\n

Selbstbeurteilung bietet erhebliches Potenzial zur F\u00f6rderung des individuellen Lernerfolgs, doch die akkurate Einsch\u00e4tzung des eigenen Wissensstands stellt eine Herausforderung f\u00fcr Studierende dar. Adaptive Systeme wie Computerized Classification Testing (CCT) k\u00f6nnen Lernende bei der Selbstbeurteilung des Lernens unterst\u00fctzen. Die hier vorgestellte designbasierte Studie untersuchte die Implementierung und Nutzung eines CCT-Systems f\u00fcr Selbstbeurteilung in einer produktiven Hochschulumgebung und verglich eine Version mit und ohne integriertes Dashboard (N = 194 Studierende). Nutzung, beabsichtigte Nutzung, wahrgenommene N\u00fctzlichkeit und Vertrauen wurden mittels Logdaten und Umfragen analysiert. Die Ergebnisse zeigen: Die Version mit Dashboard f\u00fchrte zu signifikant h\u00f6herer Systeminteraktion und h\u00f6herem Vertrauen. \u00dcberraschenderweise berichtete die Dashboard-Gruppe jedoch eine signifikant geringere beabsichtigte Nutzung und wahrgenommene N\u00fctzlichkeit. Dies impliziert, dass Dashboards zwar Engagement und Vertrauen f\u00f6rdern k\u00f6nnen, ihre Gestaltung jedoch die wahrgenommene N\u00fctzlichkeit f\u00fcr das Lernen und die spezifischen Bed\u00fcrfnisse der Lernenden st\u00e4rker adressieren muss, um ihr volles Potenzial zu entfalten. Zuk\u00fcnftige Forschung sollte daher nutzerzentrierte Dashboard-Designs untersuchen.<\/p>\n\n\n\n

Cohausz, L., Stuckenschmidt, H., & Ifenthaler, D. (2026). Personalized Exercise Recommendations for University Courses: A Supplementary Digital Learning Tool. In M. Friedrich-Schieback, M. Klinger, & N. Baldus (Eds.), Freir\u00e4ume f\u00fcr innovative digitale Lehre. Gestaltungsprozesse, Lehrprojekte, Reflexionen<\/em> (pp. 185\u2013194). wbv Publikation. https:\/\/doi.org\/10.3278\/9783763978670<\/a><\/p>\n\n\n\n

Inhaltsempfehlungssysteme sind eine wertvolle Erg\u00e4nzung f\u00fcr Kurse mit heterogenen Gruppen von Studierenden, da sie Lernende mit unterschiedlichen Vorkenntnissen unterst\u00fctzen k\u00f6nnen. Sie erm\u00f6glichen individuelle Empfehlungen f\u00fcr \u00dcbungen und zus\u00e4tzliche Materialien, die auf den aktuellen Wissensstand jedes einzelnen Studierenden zugeschnitten sind. Bei der Entwicklung und Nutzung eines solchen Systems im Rahmen einer Lehrveranstaltung im Masterstudium m\u00fcssen jedoch zun\u00e4chst verschiedene H\u00fcrden \u00fcberwunden werden, um eine erfolgreiche L\u00f6sung zu entwickeln. Dazu geh\u00f6ren die Zusammenstellung und Kennzeichnung von Materialien sowie die Akzeptanz und Nutzung des neuen Tools durch die Studierenden. Umfrageergebnisse zeigen, dass nur eine begrenzte Anzahl von Studierenden das Empfehlungssystem genutzt hat. Dennoch scheinen die meisten Studierenden auf die erg\u00e4nzenden Materialien zugegriffen und diese durchgearbeitet zu haben, wenn auch au\u00dferhalb des Empfehlungssystems selbst.<\/p>\n\n\n\n

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