Please vote now! Einsatz von Audience Response Systemen bei

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
Prof. Dr. rer. nat. Sabina Jeschke
apl.‐Prof. Dr. habil. Ingrid Isenhardt
Dr. rer. nat.
Frank Hees
Direktorin
1. Stellvertr. Direktorin
2. Stellvertr. Direktor
Prof. Dr.‐Ing. em. Klaus Henning
IT & Medientechnik
Senior Advisor
Administration
Public
Relations
IMA
ZLW
IfU
Lehrstuhl für
Informationsmanagement
im Maschinenbau
Zentrum für Lern- und
Wissensmanagement
An-Institut für
Unternehmenskybernetik
Prof. Dr.-Ing.
Tobias Meisen
Prof. Dr. phil.
Anja Richert
Dr. rer. nat.
René Vossen
Geschäftsführerin
Juniorprofessur
Geschäftsführer
Geschäftsführer
Verkehr
und
Mobilität
Produktion
s-technik
E-Health
Dipl.Inform.
Philipp
Meisen
(komm.)
Dipl.-Wirt.Ing.
Christian
Büscher
Dipl.-Inform. Prof. Dr. phil.
Philipp
Anja Richert
Meisen
Innovations& Zukunftsforschung
Knowledge Didaktik
Engineering der MINTWissenschaften
Dr. rer. pol.
Claudia
Dr. phil.
Jooß
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
42.298
3
13.483
}
32% Studentinnen
}
28.815
57%
23%
13%
68% Studenten
7%
RWTH Aachen University
… Eindrücke aus Vorlesungen mit Großen Hörerzahlen
!
Quelle: youtube
4
Herausforderungen
- Extrem viele Studierende
- Extrem hoher Lärmpegel
- Fachfremder, komplexer
Inhalt
- Überwiegend männliche
Studierende
- Kaum Feedbackmöglichkeiten
bzgl. Verständnis der
Vorlesungsinhalte
- …
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
8
Quelle: Koordinationsstelle Multimedia, Justus‐Liebig‐Universität Gießen
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”
 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
10
Informatik im Maschinenbau
Einführungsprozess: ARS in der “Info 1”
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
11
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) Verständnis & Inhalt
Die Klickerfragen...
… waren verständlich
48%
… waren angemessen schwer
29%
… waren hilfreich für das Verständnis des Vorlesungsinhaltes
16
45%
53%
stimme voll zu
stimme eher zu
39%
24%
stimme eher nicht zu
stimme nicht zu
… waren hilfreich bei der Klausurvorbereitung
7% 28%
… haben die Qualität der Vorlesung gesteigert
29%
0%
39%
17%
19%
42%
20%
40%
60%
80%
7%
100%
120%
Wissenschaftliche Begleitung
Evaluationsergebnisse aus der “Info 1” Vorlesung (auszugsweise) 17
Motivationsaspekte
Die Klickerfragen...
… haben Spaß gemacht
47%
… haben mich motiviert aufzupassen
42%
… haben mich motiviert mich zu beteiligen
37%
34%
38%
32%
stimme voll zu
stimme eher zu
… haben mich motiviert zur Vorlesung zu kommen
stimme eher nicht zu
11% 18%
Durch die Anwendung der Software fühle ich
mich besser eingebunden
33%
Ich halte diese Art von Beteiligung in der
Vorlesung für sinnvoll
38%
0%
35%
35%
stimme nicht zu
37%
45%
20%
40%
60%
80%
100%
120%
Anwendungsbeispiel
Kommunikation und Organisationsentwicklung (“KOE”)
 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“
18
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
Verständnis & Inhalt
Die Klickerfragen...
… waren verständlich
34%
… waren angemessen schwer
30%
… waren hilfreich für das Verständnis des Vorlesungsinhaltes
52%
43%
stimme voll zu
13%
stimme eher zu
39%
stimme eher nicht zu
stimme nicht zu
… waren hilfreich bei der Klausurvorbereitung
7% 22%
… haben die Qualität der Vorlesung gesteigert
20%
0%
21%
47%
14%
15%
8%
10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
Wissenschaftliche Begleitung
Evaluationsergebnisse aus dem Flipped Classroom “KOE” (auszugsweise) Motivationsaspekte
Die Klickerfragen...
… haben Spaß gemacht
32%
… haben mich motiviert aufzupassen
21%
… haben mich motiviert mich zu beteiligen
19%
… haben mich motiviert zur Vorlesung zu kommen
23
34%
33%
33%
stimme voll zu
7% 10% 25%
stimme eher zu
49%
stimme eher nicht zu
stimme nicht zu
Durch die Anwendung der Software
fühle ich mich besser eingebunden
22%
Ich halte diese Art von Beteiligung in der
Vorlesung für sinnvoll
32%
0%
37%
44%
20%
40%
60%
80%
100%
Wissenschaftliche Begleitung
Vergleich der Evaluationsergebnisse “Info1” und “KOE”
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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
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 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: [email protected]

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