{"id":2458,"date":"2020-05-07T14:27:02","date_gmt":"2020-05-07T14:27:02","guid":{"rendered":"https:\/\/www.classtime.com\/blog\/?p=2458"},"modified":"2024-11-22T21:12:04","modified_gmt":"2024-11-22T21:12:04","slug":"wie-micro-assessments-den-lernfortschritt-positiv-beeinflussen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.classtime.com\/blog\/wie-micro-assessments-den-lernfortschritt-positiv-beeinflussen\/","title":{"rendered":"Lernfortschritt durch Micro-Assessments"},"content":{"rendered":"

Classtime wurde entwickelt, um Lehrpersonen und Lernende bestm\u00f6glich zu unterst\u00fctzen: Die Lernenden, damit diese spielerisch und nachhaltig wichtige Kompetenzen erlangen und festigen und ganz allgemein die Freude am Lernen steigern. Die Lehrpersonen, um diese in Ihrem Unterricht noch effektiver zu machen, und gleichzeitig Zeit zu sparen (beispielsweise f\u00fcr Korrekturarbeit) – Zeit, die sich anschliessend wiederum effektiver im Sinne der Lernenden einsetzen l\u00e4sst. Mit Classtime soll der Lernfortschritt durch Micro-Assessments aktiv gef\u00f6rdert werden. <\/span><\/p>\n

Um zu zeigen, dass Classtime nicht nur auf Basis von zahlreichen positiven qualitativen Feedbacks obiges Ziel erf\u00fcllt, sondern auch empirisch belegbar tats\u00e4chlich Lernen positiv beeinflusst, haben wir in Zusammenarbeit mit der Eidgen\u00f6ssischen Technischen Hochschule in Lausanne, EPFL, eine Studie durchgef\u00fchrt. Die Studie tr\u00e4gt den Titel \u201cHow micro-assessments can improve learning rates\u201d, wurde unter Professor Pierre Dillenbourg am Learning Science Departement von Kevin Kappel geschrieben, und ist unter diesem Link verf\u00fcgbar: <\/span>Link<\/span><\/a><\/p>\n

\"Lernfortschritt<\/p>\n

 <\/p>\n

Motivation der Studie und akademische Grundlage<\/span><\/h3>\n

John Hattie hat in seiner umfassenden Meta-Studie \u201cVisible Learning\u201d<\/a> verschiedene  Parameter auf Ihre Wirkung auf Lernfortschritt bei Lernenden untersucht – eine aktuelle Liste findet sich hier<\/a> (die nicht immer nachgef\u00fchrte Deutsche Version findet sich hier<\/a>). Seitens Classtime wollten wir nun verstehen, ob sich ein statistisch nachweisbarer Zusammenhang zwischen der Nutzung von Classtime im Unterricht und verschiedenen besonders lernf\u00f6rderlichen Parametern herstellen l\u00e4sst. Insbesondere interessierte uns die Wirkung von Classtime auf die folgenden Faktoren: <\/span><\/p>\n

– Einsch\u00e4tzung des Leistungsniveaus (\u201cTeacher Estimate of Achievement\u201d)
\n– Feedback (\u201cFeedback\u201d)
\n– Lernziele (\u201cLearning Goals\u201d)
\n– Lehrer-Sch\u00fcler-Beziehung (\u201cTeacher-Student Relationship\u201d)
\n– Langeweile (\u201cBoredom\u201d)<\/p>\n

Wieso diese Parameter? Hattie hat in seiner Analyse verschiedener lernf\u00f6rderlichen Faktoren einen sogenannten Hinge-Point definiert – eine statistische Kennzahl, um den durchschnittlichen Lernfortschritt einer Sch\u00fclerin\/eines Sch\u00fclers w\u00e4hrend einem Jahr zu quantifizieren. Dieser Hinge-Point liegt bei dem Wert d=0.4. Einerseits hatten wir eine qualitativ untermauerte Hypothese, dass Classtime obige Parameter positiv beeinflusst, andererseits haben obige Faktoren, eine \u00fcberproportional starke Wirkung auf Lernfortschritt:<\/span><\/p>\n

– Einsch\u00e4tzung des Leistungsniveaus: d=1.29
\n– Feedback: d=0.7
\n– Lernziele: d=0.7
\n– Lehrer-Sch\u00fcler-Beziehung: d=0.5
\n– Langeweile: d=-0.5<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

 <\/p>\n

Resultate: Signifikante Beeinflussung der Faktoren \u201cFeedback\u201d und \u201cTeacher Estimate of Achievement\u201d<\/span><\/h3>\n

Die Studie wurde w\u00e4hrend 5 Wochen und in einem Zeitraum zwischen November 2019 und Februar 2020 mit 12 Lehrpersonen, insgesamt 19 Klassen, und 324 Sch\u00fclerinnen und Sch\u00fclern durchgef\u00fchrt. Dabei hat ein Teil der Gruppe mindestens 1x-w\u00f6chentlich mit Classtime gearbeitet, und der andere Teil der Gruppe gar nicht. Jeweils zu Beginn sowie zum Ende der Studie wurde mit allen Teilnehmern ein Fragebogen ausgef\u00fcllt, welcher die Einsch\u00e4tzungen der Lehrpersonen und der Lernenden auf die verschiedenen Parameter abgegriffen hat. <\/span><\/p>\n

Die Studie hat statistisch nachweisen k\u00f6nnen, dass die Nutzung von Classtime eine positive Wirkung auf die Parameter \u201cFeedback\u201d und \u201cEinsch\u00e4tzung des Leistungsniveaus\u201d hat. Oder \u00fcbersetzt auf die Unterrichtssituation: Die Sch\u00fclerinnen und Sch\u00fcler haben nach dem Einsatz von Classtime eine Verbesserung empfunden bzgl. der Frequenz, Qualit\u00e4t und Relevanz des Feedbacks, das sie erhalten haben, insbesondere im Vergleich zur Kontrollgruppe, welche Classtime nicht eingesetzt hat. Und analog hat sich die Diskrepanz zwischen der Einsch\u00e4tzung zum Leistungsniveau und zur Beherrschung der Lehrinhalte zwischen Lehrperson und Lernende signifikant verringert – die Teilnehmer hatten also mit Classtime ein besseres gemeinsames Verst\u00e4ndnis zum reellen Leistungsniveau. Mit Classtime kann der Lernfortschritt durch Micro-Assessments nachweislich beg\u00fcnstigt werden. <\/span><\/p>\n

\"Lernfortschritt<\/p>\n

Illustration: Vergleich bzgl. der Variable \u201cFeedback\u201d zwischen der Gruppe, welche Classtime nutzte, und der Kontrollgruppe. Zu Grunde lagen verschiedene Fragen, welche die Qualit\u00e4t\/Relevanz\/Frequenz von Feedback abfragen und auf einer Likert-Skala von 0-4 abtragen.<\/em><\/p>\n

 <\/p>\n

Einstellungen in Classtime, welche die positive Wirkung maximieren<\/span><\/h3>\n

Die Studie hat des Weiteren untersucht, ob sich gewisse Nutzungsmuster bei Lehrpersonen, die besonders hohe Lernfortschritt durch Micro-Assessments erzielt haben, herauskristallisieren. Folgendes wurde konstatiert: Lehrpersonen, welche Verbesserungen erzielt haben, haben folgende Einstellungen verwendet: <\/span><\/p>\n

– Nur einen Antwortversuch erlauben
\n– Einsatz der Timer-Funktion
\n– Einsatz von partiellen Punkten<\/p>\n

\"Spezifische<\/p>\n

Illustration: Die oben erw\u00e4hnten Einstellungen in Classtime<\/em><\/p>\n

Wir interpretieren dieses Resultat dahingehend, dass diese Einstellungen in Kombination dazu f\u00fchren, dass sich die Lernenden besonders engagiert mit dem Inhalt auseinandersetzen. Nur einen Versuch zur Beantwortung zur Frage zu erlauben, kombiniert mit etwas Zeitdruck sowie der Chance, auch Teilpunkte zu erzielen, signalisiert den Lernenden, dass es jetzt \u201cz\u00e4hlt\u201d, dass sie sich anstrengen m\u00fcssen, und dass diese Anstrengung in jedem Fall Anerkennung findet, auch wenn nicht alles 100% richtig gel\u00f6st wird. Dies spiegelt sich aus unserer Sicht sehr sch\u00f6n in einem der Grundgedanken von Classtime: Wir haben seit Beginn weg hart daran gearbeitet, eine optimale Balance zwischen Motivation \/ spielerischer Leichtigkeit auf der einen Seite, und kognitiver Anstrengung und Ernsthaftigkeit auf der anderen Seite zu finden.<\/span><\/p>\n

Untenstehend k\u00f6nnen Sie Classtime sehr einfach selber ausprobieren und ihre eigenen Erfahrungen machen:<\/span><\/p>\n

Classtime selber ausprobieren<\/a><\/p>\n

 <\/p>\n

Weitere Informationen zur p\u00e4dagogischen Qualit\u00e4t von Classtime: Siehe <\/span>Evaluation durch Finland Education Alliance.<\/span><\/a><\/p>\n

\"Lernfortschritt<\/p>\n

Weitere Ressourcen und Links<\/b><\/p>\n

– John Hattie. Visible Learning for Teachers<\/a>, Routledge Taylor and Francis Group, New York, 2012
\n– John Hattie. Lernen sichtbar machen f\u00fcr Lehrpersonen<\/a>, Schneider Hohengehren Verlag, 2014
\n– Visible Learning. https:\/\/visible-learning.org\/<\/a>
\n– Kevin Kappel, Pierre Dillenbourg. How micro-assessments can improve learning rates. \u00c9cole polytechnique f\u00e9d\u00e9rale de Lausanne (EPFL), Computer-Human Interaction in Learning and Instruction (CHILI), Master Thesis, 03\/2020<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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