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Projekt
C08: Integration von Prozess- und Textdaten der Studierenden zur Messung der Interdependenz von domänenspezifischem und generischem kritischen Online Reasoning (DOM-COR und GEN-COR)
Antragsteller
Professor Dr. Hendrik Drachsler; Professor Dr. Alexander Mehler
Fachliche Zuordnung
Allgemeines und fachbezogenes Lehren und Lernen
Förderung
Förderung seit 2023
Projektkennung
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 462702138
Der Standardansatz zur Bewertung von Lernergebnissen sieht Bewertung als einen Prozess an, bei dem aus den notwendigerweise begrenzten Nachweisen zu den Aktivitäten von Lernenden Aussagen über ihr Wissen und ihre Fähigkeiten gemacht werden können. Die Analyse von Prozess- und Textdaten, die beim Lernen als zusammenhängende Verhaltenssequenzen generiert werden, gilt demgegenüber als realitätsnähere Alternative. Diese multimodalen Daten haben das Potenzial, ein vollständigeres Bild von kritischen Online-Reasoning-Prozessen (COR) von Studierenden wiederzugeben und können zugleich mit datenwissenschaftlichen Methoden analysiert werden. Dabei stellt sich die Frage, inwieweit datenwissenschaftliche Methoden mit Standardbewertungsansätzen vergleichbar sind, um COR-Prozesse näher zu untersuchen. C08 verfolgt drei Hauptziele: (1) Bereitstellung einer authentischen digitalen Bewertungs- und Lernumgebung in der AZURE-Cloud, in der sich Studierende so verhalten können, wie sie es auf ihren Computern tun; (2) Integration der Aktivitäten von Studierenden anhand von multimodalen Text- und Antwortprozess-Daten in einer Forschungsinfrastruktur namens Multimodal Learning Data Science System (MLDS) – dies ermöglicht die Analyse von Prozessdaten (z.B. Scrollen von Webseiten, Browsing-Historie, Zeitaufwand) und Textdaten (z.B. genutzte Webseiten, geschriebener Text) von Studierenden bei Bearbeitung von generischen (GEN) und domänenspezifischen (DOM) COR-Aufgaben; (3) Analyse der multimodalen Daten, um latente Beziehungen zwischen den von Studierenden bearbeiteten oder geschriebenen Textdaten und ihren Verhaltensdaten bei der Lösung von COR-Aufgaben aufzudecken. Die digitale Bewertungs- und Lernumgebung von C08 wird die Erfassung von Lernverhalten bei COR-Aufgaben der A-Projekte in realen Internetszenarien und vergleichbaren Simulationen erlauben. C08 wird Text- und Prozessdaten in seiner MLDS-Forschungsinfrastruktur erfassen, ihre Rolle und Interaktion bei der Bearbeitung von COR-Aufgaben untersuchen und klären, inwiefern sie mit dem Fachwissen und persönlichen Eigenschaften der Studierenden zusammenhängen. C08 prüft die Bedeutung von datenwissenschaftlichen Methoden im Bildungsbereich. Es identifiziert den Mehrwert und die Grenzen datenwissenschaftlicher Methoden für die Verarbeitung multimodaler Text- und Prozessdaten, die in GEN- und DOM-COR-Bewertungen generiert werden, um neue Erkenntnisse und Methoden für die erziehungswissenschaftliche Forschung beizutragen. C08 wird mit allen Projekten in der Forschungsgruppe (FOR) zusammenarbeiten, um einen neuartigen Big-Data-Datensatz für die GEN- und DOM-COR-Studien zu erstellen und auszuwerten, und zwar mittels einer für diese Analysen zu entwickelnden neuartigen Infrastruktur. C08 bringt datenwissenschaftliche Expertise in die FOR ein und erfordert die Expertise der Bildungswissenschaftler*innen, um seine Methoden anzupassen und zu kalibrieren.
DFG-Verfahren
Forschungsgruppen
