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E-Learning und E-Klausurenam Lehrstuhl für Wirtschafts- und Sozialstatistik,

Universität Trier

Dr. Jan Pablo Burgard

13.11.2014

Göttingen, 13.11.2014 | Burgard | 1 (17) E-Learning und E-Klausuren WiSoStat Uni Trier

Vision und eLITEGrundausbildungFortgeschrittene KurseFazit und Ausblick

Gliederung des Vortrags

Die Vision und erste Schritte im Projekt eLITE

Konstruktion und Implementierung des E-Learning undE-Assessment Angebots für die Statistik Grundausbildung

Konstruktion und Implementierung des E-Learning undE-Assessment Angebots für fortgeschrittene Statistik–Kurse

Abschließende Betrachtung der umgesetzten Verfahren

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Vision und eLITEGrundausbildungFortgeschrittene KurseFazit und Ausblick

Vision

I AusgangslageI Propädeutische Fächer (WiSo) oft rechenintensivI Kontinuierliches Lernen als Schlüssel für nachhaltige

Lernerfolge (Vorgehensweise)I Beobachtung: Lernen fand erst kurz vor der Klausur statt

I Problem: Aufwand bei MassenveranstaltungenI Wöchentliche Übungsaufgaben mit Lernkontrolle nicht mehr

durchführbarI Individuelle Lernkontrolle kaum möglichI Folge: Verständnisschwierigkeiten werden (zu) spät erkannt

mit Folgen für Klausuren

I Vision: Schaffung einer E-InfrastrukturI Förderer: Nikolaus Koch Stiftung

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Vision und eLITEGrundausbildungFortgeschrittene KurseFazit und Ausblick

Zielsetzung und Anforderungsprofil

ZielsetzungI Ergänzung des Lehrangebots durch eLearningI Wöchentliche E-Tutorien mit FeedbackI Rückkopplung für Vorlesung / Tutorien

AnforderungsprofilI Basis soll auf bestehender Infrastruktur stehen (Stud.IP /

ILIAS)I Kontinuierliches Lernen (Motivation)I Individualisierte Tests (ggf. mit Bonuspunkten)I Schaffung einer geeigneteren Lernatmosphäre

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Vision und eLITEGrundausbildungFortgeschrittene KurseFazit und Ausblick

Ziel des eLITE Projektes

I Verbesserung der Lernsituation für Studierende (und Lehrende)I Ermöglichung alternativer Lehr- und LernkonzepteI Studienbegleitendes Self-AssessmentI Einbindung weiterer Professuren in die Anwendung von

E-LearningI Sukzessive Erweiterung auf diverse Fachbereiche

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Vision und eLITEGrundausbildungFortgeschrittene KurseFazit und Ausblick

Das eLITE Team

eLearning KoordinationsstelleBianca Höfler-Hoang, Daniel Röder, +

ZIMKAlexander Lürken-Uhl, Matthias Shen, +

Wirtschafts- und SozialstatistikJan Pablo Burgard, Ralf Münnich, ThomasZimmermann

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Vision und eLITEGrundausbildungFortgeschrittene KurseFazit und Ausblick

Verortung von E-Learning in der Statistik GrundausbildungAngebot

I VorlesungI TutorienI E-Tutorien und E-Tests

VorteileI Unbeschränkte Anzahl an ÜbungsaufgabenI Automatische Korrektur der ErgebnisseI Möglichkeit Bonuspunkte für Klausur zu sammeln

ErwartungenI Kontinuierliches Üben während des SemestersI Eigenständiges Auseinandersetzen mit ÜbungsaufgabenI Feedback geben

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Teilnehmerzahlen an den E-Tests WiSe 2011/12

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Teilnehmerzahlen an den E-Tests SoSe 2012

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Bonuspunkteverteilung Deskriptive Statistik WiSe 2012/13

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Effekt des Bonus auf die Klausurnote

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Test auf Korrelation zwischen Klausurpunkten undBonuspunkten

cor.test(Punkte.Klausur,Bonuspunkte,alt="g")Pearson’s product-moment correlation

data: Punkte.Klausur and Bonuspunktet = 10.9845, df = 431, p-value < 2.2e-16alternative hypothesis: true correlation is greater than 095 percent confidence interval:0.403457 1.000000

sample estimates:cor

0.4676771

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ILIASI Integriertes Lern-, Informations- und

Arbeitskooperations-SystemI ILIAS ist ein open-source Learn-Management-System (LMS),

vergleichbar mit Moodle, Blackboard,. . .I ILIAS bietet u.A. die Möglichkeit virtuelle Kurse zu erstellen

und mit Hilfe von Tests den Wissensstand der Teilnehmerabzufragen

I Ermöglicht eine automatisierte, detaillierte Auswertung vonTests

I Auswahl möglicher Fragetypen:I Multiple-Choice & Single-ChoiceI Numerische Aufgaben und (numerische) LückenaufgabenI Zuordnungs- /AnordnungsfragenI Imagemap

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RI R ist eine freie Programmiersprache für

I statistisches RechnenI statistische Grafiken

I In Anlehnung an die Programmiersprache S entstanden,weitgehend kompatibel.

I R ist auf vielen Plattformen verfügbar, insbesondere Linux,Windows und MacOS

I R gilt zunehmend als die Standardsprache in der StatistikI Im TIOBE-Index (Stand: November 2014) belegt R Platz 12.I Beschäftigte mit guten R-Kenntnissen hatten in einer Studie

ein höheres Durchschnittseinkommen als Beschäftigte mitanderen IT–Fähigkeiten.(http://www.stat.auckland.ac.nz/ ihaka/downloads/Interface98.pdf, abgerufen am 11.November 2014)

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Vision und eLITEGrundausbildungFortgeschrittene KurseFazit und Ausblick

RIliasRILIAS verknüpft R und ILIAS

I Generierung von Aufgaben mit variierenden Daten in RI Erstellung komplexer AufgabeninhalteI Benutzer kann Inhalte der Aufgaben individuell festlegen

I Fragentyp und Anzahl der FragenI Wertebereiche und ToleranzenI Punktzahl

I Anzahl unterschiedlicher Aufgaben beliebigI Variation durch verschiedene Daten/DatensätzeI Variation durch zufällige Fragestellungen

I Aufgabenerstellung auf zwei WegenI Vordefinierte Funktionen im PaketI Erstellung eigener Funktionen

I Ausgabe in einem vom ILIAS-Import unterstütztem Format

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Vision und eLITEGrundausbildungFortgeschrittene KurseFazit und Ausblick

Beispiele für E-Klausuren in fortgeschrittenenStatistik–Kursen

I Empirische Wirtschaftsforschung (BA)I Statistische Programmierung mit R (MA)I Statistische Modellierung (MA)I Zeitreihenanalyse (MA)

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Vision und eLITEGrundausbildungFortgeschrittene KurseFazit und Ausblick

Abschließende Betrachtung der umgesetzten Verfahren

I Positives Feedback bisherI Intensive Nutzung einiger TeilnehmerI Systematische Verbesserung und Lerneffekte erkennbarI In Lehrevaluation positiv aufgenommen

I Das eLITE-ProjektI In einer ersten Projektphase wurde die Infrastruktur aufgebaut

sowie eine Umsetzung in der Statistik erreichtI Derzeit werden weitere Klausuren umgesetzt

I Kontinuierliche Weiterentwicklung von RILIAS

Ein besonderer Dank geht an die Nikolaus Koch-Stiftung für diefreundliche Unterstützung des Projektes eLITE.

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