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Kann der individuelle Lernerfolg von Studierenden der Bauwissenschaften durch interaktive online Module gefördert werden?

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Abstract

Hohe Studienabbruchquoten sind in den Bauwissenschaften allgegenwärtig. Der ausbleibende Studienerfolg in den ersten Studiensemestern stellt sich als Hauptgrund für den Studienabbruch heraus. Besonders auffällig sind Leistungsprobleme in Grundlagenfächern wie bspw. der Technischen Mechanik (TM). Erstsemesterstudierende haben häufig Probleme die Kernkonzepte der TM zu verstehen. Dies führt zu der Annahme, dass Studierende den Vorlesungsinhalt nicht mit den entsprechenden Kernkonzepten verknüpfen können. Hierbei könnten sogenannte interaktive online Module (ioM) hilfreich sein. Diese sind im Rahmen des Verbundforschungsprojektes FUNDAMENT (Förderung des individuellen Lernerfolgs mittels digitaler Medien im Bauingenieurstudium) für die Veranstaltungen der TM in den ersten beiden Studiensemestern entwickelt worden. Hierbei handelt es sich um online Lernvideos, online Übungsaufgaben (JACK) und online Diskussionsforen. Die Wirksamkeit dieser ioM werden anhand von Klausurnoten (Teilklausuren zur Mitte und Ende des ersten bzw. zweiten Studiensemesters) und Personenfähigkeiten bestimmt. Die Personenfähigkeit wird nach dem dichotomen Rasch-Modell berechnet, auf Basis der erreichten Leistung in eingesetzten paper and pencil-Tests zu Beginn (MZP1) und zu Ende des ersten (MZP2) bzw. zweiten Semesters (MZP3). Anknüpfend an den Impulsvortrag auf der dghd-Jahrestagung 2019 in Leipzig, wird die Studieneingangsphase des Verbundforschungsprojektes vorgestellt.
FKZ 16DHL1024 und 16DHL1025
Projektträger
Kann der individuelle Lernerfolg von
Studierenden der Bauwissenschaften
durch interaktive online Module
gefördert werden?
Marcel Pelza, Martin Langa,
Yasemin Özmenb, Jörg Schröderb, Felix Walkerc und Ralf Müllerd
aUniversität Duisburg-Essen, Technologie und Didaktik der Technik
bUniversität Duisburg-Essen, Institut für Mechanik
cTechnische Universität Kaiserslautern, Fachdidaktik in der Technik
dTechnische Universität Kaiserslautern, Lehrstuhl für Technische Mechanik
Berlin, 13.03.2020
Marcel Pelz, Martin Langdghd 2020 - 13.03.2020 Folie 2
Ausgangslage
die Studienabbruchquote im Bachelorstudium an Universitäten
(Bezugsgruppe Studienanfänger 2012/2013) wird mit 35% beziffert
(Heublein & Schmelzer, 2018)
in der Fachrichtung Bauwissenschaften sogar mit 42% (ebd.)
vergleichbare Zahlen in anderen europäischen Ländern und in den
USA (u.a. De Laet et al., 2017; Ohland et al., 2008)
Studieneingangsphase ist entscheidend für den weiteren Erfolg der
Studierenden im Studium
42% der Studienabbrecher beenden das Studium innerhalb der ersten
beiden Fachsemester, weitere 31% in dem 3. oder 4. Fachsemester
(Heublein et al., 2017)
Studierende ohne Studienerfolg in den ersten Semestern beschreiben
den größten Anteil der Exmatrikulationen (Henn & Polaczek, 2007)
Theoretischer Hintergrund
Marcel Pelz, Martin Langdghd 2020 - 13.03.2020 Folie 3
Hauptgrund für den Studienabbruch: Ausbleibender Studienerfolg
häufige Leistungsprobleme in den Grundlagenfächern, z.B.
Technische Mechanik (TM) oder Ingenieurmathematik
(Heublein et al., 2010)
genereller Rückgang spezieller fachlicher, auch mathematischer
Kenntnisse bei Studienanfängern
(u.a. Heublein & In der Smitten, 2013; Henn & Polaczek 2007)
Aufarbeitung von Wissenslücken ist während der
Studieneingagsphase mit großen Schwierigkeiten verbunden
(Grützmacher & Willige, 2016)
mathematisches Vorwissen hat einen hohen Einfluss auf den
Studienerfolg in den Ingenieurwissenschaften (Fleischer et al., 2019)
Orientierungs- und Unterstützungsmaßnahmen
„kein Zusammenhang zwischen der Teilnahme an einzelnen
Angeboten zu Studienbeginn und positiven Erfahrungen in den
ersten Wochen des Studiums“ (Heublein et. al, 2017)
Theoretischer Hintergrund
Marcel Pelz, Martin Langdghd 2020 - 13.03.2020 Folie 4
interaktive online Module (ioM)
Studienanfänger haben häufig Probleme die Kernkonzepte der TM
zu verstehen (Prusty et al., 2011)
Vermutung: Studierende können die Vorlesungsinhalte nicht mit den
entsprechenden Kernkonzepten verknüpfen
Crouch et al. (2004) konnten in der Physik nachweisen, dass
Demonstrationsversuche - zur Veranschaulichung der
theoretischen Sachverhalte - in der Vorlesung keinen positiven
Effekt hervorrufen konnten
Abhilfe könnten ioM schaffen (u.a. Gupta, 2004; Deliktes, 2008;
Prusty, Ho & Ho, 2009)
ioM wurden bereits entwickelt, eingesetzt und evaluiert
keine genrealisierbaren Befunde, forschungsmethodische Defizite und
die individuellen Lernprozesse wurden nicht berücksichtigt
(u.a. Prusty, Ho & Ho, 2009; Prusty & Russell, 2011)
Theoretischer Hintergrund
Marcel Pelz, Martin Langdghd 2020 - 13.03.2020 Folie 5
Ziel
individuelle Lernprozesse im Bauingenieur-Studium
(mit Schwerpunkt TM) durch den Einsatz digitaler Hochschullehre
zu fördern
Lösungsansatz
Projektidee
Abb. 1: Referenzmodell: Qualitätsmanagement im Studienverlauf
(Pelz et al., 2018) in Anlehnung an Heublein & In der Smitten (2013)
Marcel Pelz, Martin Langdghd 2020 - 13.03.2020 Folie 6
Studieneingangsphase
ioM
Förderung der Lernprozesse der Studierenden, durch eine Ergänzung
und Flexibilisierung (zeit- und ortsunabhängig) zum bestehenden Lehr-
und Lernangebot
Plattform: moodle in Kombination mit JACK
(Striewe, Zurmaar, Goedicke, 2015)
„3-Säulen-Konzept“
Lernvideos (animierte Slideshows oder Experiment-Videos)
visuelle Mittel zur Verdeutlichung und Vertiefung des theoretischen
Wissens (Schulung des Abstraktionsvermögens der Studierenden)
Übungsaufgaben zur TM über JACK
Online-Kommunikation in anonymen moodle-Foren
Projektidee
Marcel Pelz, Martin Langdghd 2020 - 13.03.2020 Folie 7
Methodik
Abb. 2: Längsschnittdesign FUNDAMENT - Ausschnitt Studieneingangsphase
Marcel Pelz, Martin Langdghd 2020 - 13.03.2020 Folie 8
Ergebnisse: Personenfähigkeit
-1
-0,5
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
MZ P 1 MZ P 2 MZ P 3
mittlere Personenfähigkeit [logits]
Abb. 3: Erreichte mittlere Personenfähigkeit in den P&P-Testungen
NMZP1 = 172
NMZP2 = 63
NMZP3 = 66
MZP 1
MZP 2
MZP 2
.723**
MZP 3
.745**
.850**
** p < .01
Marcel Pelz, Martin Langdghd 2020 - 13.03.2020 Folie 9
Ergebnisse: TM 1
Tabelle 1: Einteilung in ioM-Nutzergruppen
ioM-Gruppe
%
Videos und JACK
52.7
JACK
37.3
nichts
10.0
Gesamt
100.0
ioM-Gruppe
Klicks
N
M
SD
min
max
Videos und JACK
Videos
58
5.10
4.97
1
27
JACK
58
75.22
63.67
1
271
JACK
JACK
41
28.49
55.12
1
313
Tabelle 2: Deskriptive Statistiken hinsichtlich der ioM-Klicks
Marcel Pelz, Martin Langdghd 2020 - 13.03.2020 Folie 10
Ergebnisse: TM 2
Tabelle 3: Einteilung der ioM-Nutzer in Nutzergruppen
ioM-Gruppe
N
%
Videos und JACK
49
60.5
Videos
11
13.6
JACK
13
16.0
nichts
8
9.9
Gesamt
81
100.0
ioM-Gruppe
Klicks
N
M
SD
min
max
Videos und JACK
Videos
49
6.02
6.30
1
28
JACK
49
37.88
46.19
1
176
Videos
Videos
11
4.09
3.88
1
12
JACK
JACK
13
21.08
32.04
1
88
Tabelle 4: Deskriptive Statistiken hinsichtlich der ioM-Klicks
Marcel Pelz, Martin Langdghd 2020 - 13.03.2020 Folie 11
Ergebnisse: TM 1 TM 2
Abb. 4: Verlauf der ioM Gruppeneinteilung von TM 1 nach TM 2
Marcel Pelz, Martin Langdghd 2020 - 13.03.2020 Folie 12
Ergebnisse: Personenfähigkeit ioM TM 1
MZP 3MZP 2MZP 1
mittlere Personenähigkeit [logits]
5,5
3,5
1,5
-0,5
-2,5
Seite 1
Abb. 5: Erreichte mittlere Personenfähigkeit in den P&P-Testungen, in
Abhängigkeit von der ioM-Nutzung (TM 1)
NVideos und JACK = 20
NJACK = 8
Nnichts = 1
Marcel Pelz, Martin Langdghd 2020 - 13.03.2020 Folie 13
Ergebnisse: Personenfähigkeit ioM TM 2
Abb. 6: Erreichte mittlere Personenfähigkeit in den P&P-Testungen, in
Abhängigkeit von der ioM-Nutzung (TM 2)
MZP 3MZP 2MZP 1
mittlere Personenfähigkeit [logits]
5,5
3,5
1,5
-0,5
-2,5
Seite 1
NVideos und JACK = 19
NVideos = 4
NJACK = 4
Nnichts = 2
Marcel Pelz, Martin Langdghd 2020 - 13.03.2020 Folie 14
Ergebnisse: Korrelationen
Tabelle 5: Korrelationen (Pearson) zwischen ioM Klicks TM 1 bzw. TM 2
TM 1.1
TM 1.2
TM 2.1
TM 2.2
Videos
JACK
JACK
Videos
JACK
Videos
TM 1.1
JACK
.334**
TM 1.2
JACK
.116
.391**
TM 2.1
Videos
.525**
.155
.178
JACK
.174
.519**
.407**
.096
TM 2.2
Videos
.206
.024
.436**
.339**
.178
JACK
-.031
.232
.758**
.014
.558**
.378**
** p < .01
Marcel Pelz, Martin Langdghd 2020 - 13.03.2020 Folie 15
Ergebnisse: Korrelationen
Tabelle 6: Korrelationen (Pearson) zwischen ioM Klicks, Noten und Personenfähigkeit
Note
mittlere Personenfähigkeit
TM 1.1
TM 1.2
TM 2.1
TM 2.2
MZP 1
MZP 2
MZP 3
TM
1.1
Klicks Videos
-.042
-.154
.092
-.012
-.147
.008
-.061
Klicks JACK
-.250*
-.306*
-.378**
-.121
.039
.135
.009
Note
.734**
-.455**
-.731**
-.647**
TM
1.2
Klicks JACK
-.255*
-.090
-.164
.093
.213
.228
.210
Note
-.475**
-.662**
-.573**
TM
2.1
Klicks Videos
.041
-.099
.030
-.124
-.109
.141
.137
Klicks JACK
-.241*
-.248
-.320**
-.024
.220
.247
.228
Note
.629**
.797**
.722**
-.581**
-.615**
-.644**
TM
2.2
Klicks Videos
-.019
-.034
-.085
-.093
-.036
.002
-.086
Klicks JACK
-.201
-.067
-.371**
-.146
.250
.309*
.395**
Note
.587**
.631**
-.512**
-.687**
-.571**
** p < .01; * p < .05
Marcel Pelz, Martin Langdghd 2020 - 13.03.2020 Folie 16
Zusammenfassung
die Studierenden haben Videos und JACK-Aufgaben genutzt
höhere Nutzungszahlen für TM 1 als TM 2
Aussagen bezüglich Wirksamkeit nur eingeschränkt möglich
teilweise signifikante Zusammenhänge zwischen JACK und TM
Klausur-Noten
keine Zusammenhänge zwischen Videos und TM Klausur-Noten
anonyme moodle-Foren wurden überhaupt nicht genutzt
geringe Teilnehmeranzahl in den Paper & Pencil-Tests (MZP 2 & 3)
MZP 1 + MZP 2 + MZP 3 + ioM Einwilligungen (TM 1 + TM 2) = 24
Studierende (von diesen ist einer in der Kontrollgruppe)
Operationalisieren der Video- und JACK-Zugriffe nicht optimal
Ausblick
aktuell Datenerhebung einer weiteren Kohorte
Ausblick/Diskussion
Marcel Pelz, Martin Langdghd 2020 - 13.03.2020 Folie 17
Vielen Dank
für Ihre
Aufmerksamkeit
Marcel Pelz, Martin Langdghd 2020 - 13.03.2020 Folie 18
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Literatur
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Full-text available
Article
In last ten years or so the traditional chalkboard teaching has been supplemented by audio visual aids like overhead/ slide projectors and videos. The phenomenal growth of Internet has brought in a new teaching media -elearning. The declining cost of Personal Computers, easy and cheaper access to Internet, and improved quality of multimedia software has made it attractive option for both teachers and students. Multimedia courses over the Internet will have the potential to serve a dual purpose by enhancing the learning experience for resident students, while opening the educational experience up to distance students. The content development for web-based courses has to be treated differently than the traditional classroom teaching. Just posting of lecture notes, assignments and the solutions does not help the student in elearning. The content needs to be interactive acting like a virtual teacher. The content development for online engineering education for undergraduate and graduate courses would also need different treatment. A course on Engineering Mechanics for the first year engineering students based on Interactive Virtual Tutor (IVT) system and a course on Bridge Engineering based on Internet Knowledge Base (IKB) format for graduate students has been developed. The methodology adapted in Interactive Virtual Tutor and Internet Knowledge Base is explained in this paper.
Full-text available
Article
The paper presents the concept, development and outcome following the development and implementation of a set of interactive teaching and learning tools for Mechanics courses in Engineering. The tools are designed, using Adobe Flex and Flash software and are hosted on the Adaptive eLearning platform (AeLP). The tool focuses on the strengths of conveying information by means of high interactivity, timely and adaptive feedback that tailors to the user's needs and places the user in challenging but practical mechanics scenarios related to the real world. Three different eLearning tutorials were created and the interactive tutorials were scripted for teaching and assessment purposes in Solid Mechanics and Engineering Mechanics courses in Mechanical Engineering, The Adaptive Tutorials have proved to be a major teaching medium that has been accepted by the student community for better understanding of the fundamentals.
Full-text available
Article
We present our work on introducing Adaptive Tutorials in first and second year mechanics courses in Engineering. Adaptive Tutorials are interactive online modules where an Intelligent Tutoring System adapts the instruction level to learners, based on their individual performance. Through an ALTC-funded project, we formed a community of practice of Engineering Mechanics educators from a range of Australian universities. As a team, we began by identifying Threshold Concepts that if they are not grasped inhibit students' learning before developing a set of Adaptive on-line Tutorials to target them. These Adaptive Tutorials were used by students throughout the first half of 2011, and were found to be both engaging and conducive to learning. In this paper, we present our approach and findings and discuss our strategy of giving educators pedagogical control over such advanced technologically-based instructional methods with the goal of increasing adoption and ultimately improving students learning.
Article
Vor dem Hintergrund vergleichsweise hoher Abbruchquoten in den naturwissenschaftlich-technischen Studiengängen kommt der Untersuchung des Studienerfolgs insbesondere in diesen Studiengängen eine besondere Relevanz zu. Im vorliegenden Beitrag werden Prädiktoren des Studienabbruchs in der Eingangsphase naturwissenschaftlich-technischer Studiengänge untersucht. Hierbei zeigen sich das fachliche Vorwissen, das mathematische Wissen, das fachbezogene Studieninteresse, die Erwartungskomponente der Studienmotivation, das Engagement im Studium sowie die Zufriedenheit mit den Studieninhalten als relevante Prädiktoren sowohl für die Studienabbruchsintention als auch für das Risiko eines tatsächlichen Studienabbruchs. Die Zufriedenheit mit den Studieninhalten erweist sich dabei als Mediator, über den ein Teil der Effekte der anderen Prädiktoren auf die Abbruchsintention vermittelt wird. Die Abbruchsintention stellt wiederum einen frühen Indikator für das Risiko eines späteren Studienabbruchs dar. Die Ergebnisse zeigen sowohl Gemeinsamkeiten als auch Unterschiede zwischen den betrachteten Studiengängen hinsichtlich der Bedeutung der einzelnen Prädiktoren.
Article
Records from the Multiple-Institution Database for Investigating Engineering Longitudinal Development indicate that engineering students are typical of students in other majors with respect to: persistence in major; persistence by gender and ethnicity; racial/ethnic distribution; and grade distribution. Data from the National Survey of Student Engagement show that this similarity extends to engagement outcomes including course challenge,faculty interaction, satisfaction with institution, and overall satisfaction. Engineering differs from other majors most notably by a dearth of female students and a low rate of migration into the major. Noting the similarity of students of engineering and other majors with respect to persistence and engagement, we propose that engagement is a precursor to persistence. We explore this hypothesis using data from the Academic Pathways Study of the Center for the Advancement of Engineering Education. Further exploration reveals that although persistence and engagement do not vary as much as expected by discipline, there is significant institutional variation, and we assert a need to address persistence and engagement at the institutional level and throughout higher education. Finally, our findings highlight the potential of making the study of engineering more attractive to qualified students.Our findings suggest that a two-pronged approach holds the greatest potential for increasing the number of students graduating with engineering degrees: identify programming that retains the students who come to college committed to an engineering major, and develop programming and policies that allow other students to migrate in. There is already considerable discourse on persistence, so our findings suggest that more research focus is needed on the pathways into engineering, including pathways from other majors.
Article
Improving the quality of learning and teaching has always been in the interest of instructors in all fields of study. There have been tremendous efforts to this end. In this article, learning and teaching modules enhanced with computer technology are introduced. This approach is based on concept questioning and scenario building aided with interactive animation, simulation, and rich graphical content. Modules for the engineering mechanics course covering fundamental topics in Statics, Strength of Materials, and Dynamics are prepared by using the proposed approach. Some examples of the prepared modules are presented. Design of the course module and its evaluation from student's perspective are discussed. Based on evaluations using questionnaires by the students it can be inferred that this approach to teaching and learning helps students to increase their capacity to understand and instructors to convey their ideas more conveniently. (C) 2009 Wiley Periodicals, Inc. Comput Appl Eng Educ 19: 421-432, 2011; View this article online at wileyonlinelibrary.com/journal/cae; DOI 10.1002/cae.20321
Die Studieneingangsphase aus Studierendensicht -Ergebnisse aus dem Studienqualitätsmonitor
  • J Grützmacher
  • J Willige
• Grützmacher, J., & Willige, J. (2016). Die Studieneingangsphase aus Studierendensicht -Ergebnisse aus dem Studienqualitätsmonitor 2015. Hannover: Deutsches Zentrum für Hochschul-und Wissenschaftsforschung GmbH.
Verankerung eines digitalen Förderkonzepts in den Studienstart der Bauwissenschaften
  • M Pelz
  • M Lang
  • Y Özmen
  • J Schröder
  • F Walker
  • R Müller
• Pelz, M., Lang, M., Özmen, Y., Schröder, J., Walker, F., Müller, R. (2018). Verankerung eines digitalen Förderkonzepts in den Studienstart der Bauwissenschaften. In: Getto, B.; Hintze, P. & Kerres, M. (Hrsg.). Digitalisierung und Hochschulentwicklung -Proceedings zur 26. Tagung der Gesellschaft für Medien in der Wissenschaft e.V.; Essen, 173-178.