http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/21019 2026-07-22T22:10:57Z http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/4826 Meet2Learn -- Eine mobile Applikation zur Unterstützung von Lerngruppen Philipp, Anna; Dorlöchter, Jannis; Nanninga, Johannes; Reimann, Helena; Ruck, Andreas; Giemza, Adam; Hoppe, H. Ulrich Breiter, Andreas; Rensing, Christoph Studienanfänger sind mit einer Vielfalt studienbezogener Informationsquellen und Informationen konfrontiert. Wichtig für den Einstieg ins Studium ist nicht nur die Orientierung in dieser Informationsumwelt, sondern auch der Aufbau \?lernförderlicher“ sozialer Kontakte. Die Applikation Meet2Learn soll Studierende bei ihrer Suche nach passenden Lerngruppen unterstützen und so das kollaborative Lernen fördern. Durch die Anbindung externer Dienste, wie beispielsweise Twitter oder Facebook, soll den Studierenden die Möglichkeit gegeben werden, sich mit weiteren potentiellen Lernpartnern zu vernetzen. Zusätzlich bietet die Applikation Empfehlungen von Veranstaltungen an, die für den jeweiligen Studierenden von Interesse sein könnten. Im Folgenden werden die Idee und die Umsetzung von Meet2Learn erklärt. Außerdem wird über eine empirische Untersuchung zur Ak- zeptanz des Systems berichtet. 2013-01-01T00:00:00Z http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/4823 GroupAL: ein Algorithmus zur Formation und Qualitätsbewertung von Lerngruppen in E-Learning-Szenarien mittels n-dimensionaler Gütekriterien Konert, Johannes; Burlak, Dmitrij; Göbel, Stefan; Steinmetz, Ralf Breiter, Andreas; Rensing, Christoph Der Wissensaustausch Lernender untereinander ist für E-Learning- Systeme und computer-gestütztes Lernen generell ein wichtiger Baustein zur Förderung der Motivation, der Lernzielerreichung sowie der Verbesserung der Problemlösekompetenz. Die positiven Effekte dieses Austausches hängen jedoch stark von der Eignung der Lernpartner in einer gebildeten Lerngruppe ab. In diesem Beitrag werden Kriterienkategorien vorgestellt, die ein Gruppenformationsalgorithmus für Lerngruppen berücksichtigen sollte, sowie die existierenden algorithmischen Lösungen verwandter Arbeiten. Für die gleichzeitige Berücksichtigung aller dieser Kriterien wird der Algorithmus GroupAL vorgestellt. Dieser erlaubt beispielsweise die Verwendung mehrdimensionaler Kriterien, die wahlweise homogen oder heterogen ausgeprägt sein sollen, sowie die Bildung einheitlich guter Gruppen einer gesamten Kohorte von Lernenden. Die GroupAL-Architektur ermöglicht die Verwendung verschiedener Algorithmen zur Gruppenformation und definiert ein normiertes Gütemaß für Lerngruppen, welches den Vergleich verschiedener Gruppenformationen über Kriterienvariationen und Kohortenänderungen hinweg erlaubt. Die abschließend dargestellte Evaluation zeigt, dass GroupAL unter den gewählten Bedingungen bessere Ergebnisse liefert als bisherige Ansätze und umfassendere Anwendungsmöglichkeiten zur Lerngruppenbildung bietet. Stichworte: Lerngruppen, Gruppenformationskriterien, Kollaboratives Lernen, Optimierungsalgorithmen, Peer Education 71 2013-01-01T00:00:00Z http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/4824 Peer Assessment und Peer Annotation mit Hilfe eines videobasierten CSCL-Skipts Seidel, Niels Breiter, Andreas; Rensing, Christoph Am Beispiel eines CSCL-Scripts behandelt dieser Beitrag Gestaltungsmöglichkeiten kollaborativer Lernprozesse in videographischen Lernumgebungen. Das Skript unterstützt Lerngruppen dabei eine Sammlung von Lernvideos semantisch aufzubereiten und mit zeitgenauen Überprüfungsfragen anzureichern. Diese Formen der Peer Annotation und des Peer Assessment wurden in einer Studie mit 32 Studierenden erprobt und mit Hilfe eines Modells zur Messung effektiver kollaborativer Interaktionen evaluiert. Im Ergebnis erwies sich die Kollaboration in den Gruppen nur teilweise als effektiv, jedoch bewirkte das Skript, unabhängig vom Lernvideo, eine gleichmäßige Aufgabenbeteiligung sowie eine nachweislich intensive Auseinandersetzung mit dem Lernmaterial. Für die Umsetzung dieses und ähnlicher Skripte wurde ein Content Ma- nagement System zu einer CSCL-Lernplattform erweitert. Damit vereinfacht sich die Wiederverwendung von Lernvideos bzw. Vorlesungsaufzeichnungen im Zusammenspiel mit unterschiedlichen didaktischen Szenarien. 2013-01-01T00:00:00Z http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/4825 Organization Culture Analytics auf Basis von eLearning-Systemen am Beispiel von Schulen Schulz, Arne Hendrik; Breiter, Andreas Breiter, Andreas; Rensing, Christoph Im Rahmen des Educational Data Minings haben sich in den letzten Jahren vor allem zwei Richtungen herauskristallisiert: \?Teaching Analytics' und \?Learning Analytics'. Diese beiden Felder konzentrieren sich auf die genauere Un- tersuchung der Lehrund Lernaktivitäten in digitalen Lernumgebungen auf Basis der dabei anfallenden Nutzungsdaten. Die Autoren schlagen in diesem Beitrag vor, die beiden Themen durch \?Organization Culture Analytics' zu ergänzen. Unter dem Begriff wird die Untersuchung des Verhaltens innerhalb der Lernmanagementsysteme in Bezug auf die Veränderungen innerhalb der Organisationskultur verstanden. Nach der Ansicht der Autoren wird dieser Aspekt bei der Untersuchung von Schulen systematisch unterschätzt und positive Effekte durch die Rückmeldemöglichkeiten dieses Verfahrens nicht genutzt. 2013-01-01T00:00:00Z