Projekt »HIKOF-DL«: Für ein besseres Feedback in der Online-Lehre

Derzeit lernen fast alle Studierenden nur digital zu Hause, denn im Zuge der Covid-19-Pandemie haben die Hochschulen ihren Lehrbetrieb größtenteils auf Online-Veranstaltungen umgestellt. Doch den virtuellen Vorlesungen und Seminaren mangelt es häufig noch an individuellen Rückmeldungen für die Lernenden. Ein neues, vom DIPF | Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation sowie der Goethe-Universität Frankfurt durchgeführtes Projekt möchte das ändern. Die Forschenden wollen ein Software-Tool entwickeln, das mit modernen, automatisierten Auswertungsmethoden hilft, passgenaues Feedback zu geben.

»Die im Augenblick vorwiegend durchgeführte Online-Lehre bietet auch viele Chancen. Zum Beispiel fallen große Mengen an Daten zum Lernverlauf und zu den Lernergebnissen an. Mit fortschrittlichen Analysetools können diese Daten dafür genutzt werden, genau auf die Bedürfnisse der Studierenden einzugehen – lernförderlich und zugleich datenschutzkonform«, erläutert Prof. Dr. Hendrik Drachsler vom Arbeitsbereich »Educational Technologies« des DIPF. Er leitet das Projekt »HIKOF-DL« gemeinsam mit Prof. Dr. Andreas Frey vom Arbeitsbereich »Pädagogische Psychologie« der Goethe-Universität und mit Prof. Dr. Alexander Tillmann, Geschäftsführer von »studiumdigitale«, der zentralen E-Learning-Einrichtung der Goethe-Universität. Das auf drei Jahre angelegte und nun gestartete Vorhaben wird mit rund 650.000 Euro aus Mitteln des Distr@l-Förderprogramms des Landes Hessen gefördert. Das Programm unterstützt innovative, anwendungsbezogene Vorhaben im Bereich der Digitalisierung.

Learning Analytics und digital gestützte Kompetenzdiagnostik

Das Projektteam baut auf die Expertise und bereits erfolgte Entwicklungen aus zwei Fachgebieten auf: 1. Learning Analytics und 2. digital gestützte Kompetenzdiagnostik. Ziel von Learning Analytics ist es, Daten von Lehrenden und Lernenden nahezu in Echtzeit zu analysieren, um die Lehr-Lern-Prozesse zu optimieren. Die psychometrische Kompetenzdiagnostik erlaubt es wiederum, den individuell erreichten Lernstand von Schüler*innen oder Studierenden systematisch, präzise und mit direktem Handlungsbezug zu erfassen. »Für Learning Analytics wie für die Kompetenzdiagnostik kommen verstärkt Methoden der künstlichen Intelligenz zum Einsatz, um Datenerhebungen und Auswertungen individueller zu gestalten und zu automatisieren. Daran wollen wir anknüpfen«, so Professor Drachsler. Auf dieser Basis soll im Zuge des Projektes eine neue, vielfältig einsetzbare Software-Anwendung entstehen. Mit ihr sollen Studierende während des Lernprozesses oder im Anschluss an Lerneinheiten gezielt Feedback erhalten – auch bei großen Vorlesungen mit vielen Teilnehmenden. Die Lösung wird über einen offenen Programmiercode (Open Source) verfügen und sich streng an der europäischen Datenschutzverordnung orientieren.

Anwendungsbeispiele

Das Tool wird frühzeitig erkennen können, dass bestimmte Lernende bei einem Thema nicht so gut weiterkommen – indem es beispielsweise das Bearbeitungstempo mit dem vorheriger Jahrgänge vergleicht. Die Software wird die Dozent*innen darüber informieren und zugleich Hinweise geben, woran es liegen könnte. Möglicherweise wurden noch nicht alle Recherchemöglichkeiten genutzt oder der Austausch mit den Kommiliton*innen fehlt. Die Lehrenden könnten den Student*innen dann weitere Materialien oder die Mitarbeit in einer Online-Arbeitsgruppe empfehlen. Die IT-Lösung wird zudem Abschlussklausuren ermöglichen, die sich adaptiv an das individuelle Leistungsvermögen der Geprüften anpassen. Die dabei anfallenden Daten werden zudem für den laufenden Lernprozess ausgewertet. Neben der quantitativen Benotung durch die Seminarleitung wird das Tool den Studierenden eine Einschätzung zu ihrem individuellen Kompetenzstand geben. Dieses automatisiert erstellte und schriftlich formulierte Feedback wird unter anderem eine Analyse von Stärken und Schwächen der Lernenden sowie Empfehlungen für das künftige Lernen und die dafür passenden Hilfsmittel umfassen.

Transfer in die Praxis

Das Projekt möchte auch die Voraussetzungen dafür schaffen, dass die IT-Lösung bestmöglich in die Praxis überführt werden kann. So soll die fertige Software im Rahmen einer möglichst großen Vorlesung der Goethe-Universität mit mehr als 1.000 Teilnehmenden evaluiert werden. Von der Arbeit sollen zum einen die Hochschulen profitieren. Zum anderen sollen auch Firmen und privatwirtschaftliche Bildungsanbieter*innen die Ergebnisse aufgreifen. Diesen Wissenstransfer wird ein eigener Projektbeirat fördern. Er setzt sich aus Vertreter*innen von Start-Ups und größeren Unternehmen zusammen, die die Entwicklungen von HIKOF-DL zweimal im Jahr auf ihre Anwendbarkeit im wirtschaftlichen Bereich prüfen.

Kontakt
Fachlicher Ansprechpartner: Prof. Dr. Hendrik Drachsler, +49 (0)69. 247 08- 870, drachsler@dipf.de
Presse: Anke Wilde, +49 (0)69. 247 08- 824, Wilde.Anke@dipf.de