Customizable teaching on mobile devices in higher education

Schön, Daniel

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URL:	https://madoc.bib.uni-mannheim.de/41349
URN:	urn:nbn:de:bsz:180-madoc-413499
Dokumenttyp:	Dissertation
Erscheinungsjahr:	2016
Ort der Veröffentlichung:	Mannheim
Hochschule:	Universität Mannheim
Gutachter:	Effelsberg, Wolfgang
Datum der mündl. Prüfung:	13 Oktober 2016
Sprache der Veröffentlichung:	Englisch
Einrichtung:	Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Praktische Informatik IV (Effelsberg 1989-2017)
Fachgebiet:	004 Informatik
Normierte Schlagwörter (SWD):	Lernsoftware , Computergestütztes Lernen , Smartphone
Freie Schlagwörter (Englisch):	ARS , Clicker , Audience Feedback , Classroom Response Systems , Mobile Learning
Abstract:	Every teacher struggles with the student’s attention when giving a lecture. It is not easy to meet every single student at its knowledge level in a seminar group, and it becomes nearly impossible in huge university lectures with hundreds of students. With the spread of mobile devices among students, Audience Response Systems (ARS) proved as an easy and cheap solution to activate the audience and to compare the students’ real knowledge base with the lecturer’s estimation. Today, lecturers are able to choose between a huge variety of different ARSs. But as every lecturer has a very individual teaching style, he or she is not yet able to create or customize their individual audience response teaching scenario within a single system. The available systems are quite similar to each other and mostly support only a handful of different scenarios. Therefore, this work identified the abstract core elements of ARSs and developed a model to create individual and customizable scenarios for the students’ mobile devices. Teachers become able to build their individual application, define the appearance on the students’ phones in a scenario construction kit and even determine the scenario’s behavior logic. Two ARS applications were implemented and used to evaluate the model in real lectures for the last four years. A first ARS was integrated into the university’s learning management system ILIAS and provided lecturers with basic question functionalities, whereas a second and more advanced stand-alone version enabled lecturers to use personal scenarios in a variety of lecture settings. Hence, scenarios like quizzes, message boards, teacher feedback and live experiments became possible. The approaches were evaluated from a technical, student and lecturer perspective in various courses of different areas and sizes. The new model showed great results and potential in customization, but the implementation reached its limits as it lacked in performance scalability for complex scenarios with a large amount of students.
Übersetzung des Abstracts:	Wissensständen abzuholen. Mit steigender Größe der Veranstaltung wird diese Aufgabe noch weiter erschwert. Je weiter man sich jedoch von den jeweiligen Wissensständen entfernt, desto schneller schwindet die Aufmerksamkeit der Studierenden. Mit der zunehmenden Verbreitung von mobilen Endgeräten haben sich Audience Response Systems (ARS) als eine einfache und kostengünstige Möglichkeit herausgestellt die Studierende zu reaktivieren und deren Kentnisse mit der Einschätzung des Dozenten abzugleichen. Heutzutage können Dozenten daher aus einer großen Menge an verschiedenen ARS auswählen. Viele Dozenten haben jedoch einen ganz individuellen Lehrstil welcher trotz dieser Vielzahl oft nicht vollständig mit den vorhandenen Systemen abgebildet werden kann. Sie würden gerne Kleinigkeiten an den vorhandenen Anwendungen ändern oder erweitern. Meist ist das jedoch nicht möglich, bzw. nur mit hohem Programmieraufwand verbunden. In dieser Arbeit wurden daher die Kernelemente von ARS abstrahiert und zu einem neuen Modell zusammengeführt, so dass individuelle und konfigurierbare Lehrszenarien für die Smartphones der Studierenden möglich wurden. Dadurch wurden Lehrkräfte in die Lage versetzt ihre individuelle Lehranwendung zu definieren und sowohl das Erscheinungsbild für Studierende, als auch die Hintergrundlogik selbst zu gestalten. Im Laufe dieser Arbeit wurden zwei Systeme implementiert, um das Modell in realen Lehrveranstaltungen über vier Jahre hinweg zu evaluieren und neue Erkenntnisse zu gewinnen. Ein erstes, einfaches ARS wurde als Plug-In für die Lernplattform ILIAS entwickelt und direkt in die vorhandenen Systeme der Universität eingebunden. Das zweite, darauf aufbauende und höherentwickelte ARS wurde dagegen als alleinstehende Anwendung umgesetzt. Diese ermöglichte den Dozenten persönliche Lehrszenarien in unterschiedlichen Veranstaltungssituationen umzusetzen. So wurden Szenarien wie Quizze, Nachrichtenlisten, Lehrer-Feedback und Echtzeit-Experimente ermöglicht. Die Versuche wurden aus technischer Perspektive und aus der Sicht der Studierenden und Lehrpersonen in Veranstaltungen aus unterschiedlichen Fachgebieten evaluiert und ausgewertet. Dabei zeigte das neue Modell großes Potential im Hinblick auf die individuelle Gestaltungsfreiheit der Lehrszenarien. Jedoch zeigte die Implementierung bei komplexen Szenarien und großen Veranstaltungen mit vielen Studierenden Grenzen in der Geschwindigkeit der Ausführung. (Deutsch)