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Weißt Du es oder rätst Du noch? - ARS mit Rückmeldungen zur Antwortzuversicht bei Lernfragen

Autor(en):
Braeschke, Lucas [DBLP] ;
Braun, Iris [DBLP] ;
Kapp, Felix [DBLP] ;
Hara, Tenshi [DBLP]
Zusammenfassung
Die reine Erfassung von Antworten auf Lernfragen in Audience Response Systemen (ARS) leidet in der Regel unter einer Entkopplung zwischen tatsächlich vorhandenem Wissen, gefühltem Wissen und irrtümlich angenommenem Wissen. Für Lernende ist eine Einschätzung der Wissensqualität für erfolgreiches Lernen jedoch unverzichtbar. Durch die zusätzliche Erfassung der Ant­wortzuversicht wird Lernenden der tatsächliche Wissensstand zugänglich; darüber hinaus ist dann eine erfolgreiche Lernbedarfsermittlung möglich. Ob fehlendes oder falsches Verständnis vor­liegt, oder Wissen nur partiell oder doch vollständig verarbeitet wurde, kann mit den Mitteln von Audience Response Systemen einfach und elegant verarbeitet und den Lernenden als indivi­duali­sierte Auswertung zugänglich gemacht werden. In diesem Beitrag wird eine prototypische Imple­mentierung mit ersten Evaluationsergebnissen präsentiert.
  • Vollständige Referenz
  • BibTeX
Braeschke, L., Braun, I., Kapp, F. & Hara, T., (2019). Weißt Du es oder rätst Du noch? - ARS mit Rückmeldungen zur Antwortzuversicht bei Lernfragen. In: Pinkwart, N. & Konert, J. (Hrsg.), DELFI 2019. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. (S. 73-84). DOI: 10.18420/delfi2019_338
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Mehr Information

DOI: 10.18420/delfi2019_338
ISBN: 978-3-88579-691-6
ISSN: 1617-5468
Datum: 2019
Sprache: de (de)
Typ: Text/Conference Paper 

Keywords

  • Audience Response System
  • ARS
  • Zuversicht
  • Selbsteinschätzung
Sammlungen
  • DELFI 2019 [60]
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