Innovationscluster E-Assessment
Die Optimierung von Prüfungsbedingungen ist zentrales Thema für Hochschulen. Zugleich hat sich die Zahl durchgeführter E-Assessments unter Corona deutlich erhöht. Alleine die Verbundpartner führen aktuell >75.000 E-Abschlussprüfungen durch. NOVA:ea möchte akademische Bildung in allen biographischen Phasen mit studierendengerechten E-Asessments fördern. Es platziert Studie-rendendiversität im Zentrum der didaktischen/technischen/diagnostischen Gestaltung von E-Assessments. Leitprinzip ist die Verzahnung der studierendenzentrierten Innovierung mit technologi-scher Weiterentwicklung, die für an über 230 HS eingesetzte E-Prüfungssysteme als Open Source erfolgt. Zu den Entwicklungen zählen domänenspezifische Aufgabenformate sowie flexible On-Demand E-Assessments. Ein Prüfungscockpit gibt Lehrenden durch Assessment Analytics Hand-lungsempfehlungen zur iterativen Verbesserung. Besondere Aufmerksamkeit gilt der Akzeptanzför-derung bei der Einführung von E-Assessments. Besonderen Stärke des Projektverbunds ist der fest in der Projektstruktur verankerte Transfer zwischen komplementären Verbundpartnern. Austausch in andere HS soll durch ein OER E-Assessment-Toolkit für Lehrende & Serviceeinrichtungen erleichtert werden.
Auf einen Blick
Kontakt
Das könnte Sie auch interessieren
Lernlabor für barrierefreie Verkehrsräume
Lernlabor für barrierefreie VerkehrsräumePersonen mit Mobilitätsbeeinträchtigungen sollen Verkehrsräume sicher und mühelos nutzen können. Um bei den heutigen und zukünftigen Planenden das Verständnis für die Anforderungen von Mobilitätsbeeinträchtigungen zu wecken, bietet sich die Möglichkeit zur Selbsterfahrung und der Austausch mit Betroffenen an. Dies hilft beim Abbau von Barrieren sich mit dem Thema zu beschäftigen, stärkt die Sensibilität bei der Berücksichtigung in Planungen und führt zur qualitativ besseren Berücksichtigung bei der Gestaltung und Umsetzung von Verkehrsräumen. Um eine solche Selbsterfahrung systematisch zu unterstützen wird ein Lernlabor Barrierefreiheit aufgebaut welches Hilfsmittel zur Selbsterfahrung von Beeinträchtigungen (Rollstuhl, Krücken, Schlafmaske und Blindenstock, etc.), mit physischen Parcours für verschiedene typische Situationen im Verkehrsalltag in Gebäuden und im öffentlichen Raum (Treppen, Rampen, Leitelemente, Informationsmedien, Querungsstellen etc. ) mit begleitenden Lehreinheiten (Hintergrundinformationen,Austausch mit Betroffenen, vorbereitete Übungsaufgaben, Vermittlung von Techniken, Methoden zur Selbstreflektion, Evaluation etc.) kombiniert. Die Parcours dienen zudem als Testraum für innovative studentische Lösungen zur Barrierefreiheit. Durch die Kombination dieser Elemente wird eine umfassende Lernumgebung für barrierefreie Verkehrsräume geschaffen, als Basis für die Qualifizierung von Studierenden.
Projekt anzeigen
Digitale Barrierefreiheit
Barrieren im Zugang zu Lerninhalten können auf verschiedenen Ebenen entstehen, etwa im Browser, dem Lern-Management-System (LMS) und dessen Objekten oder dem Lerninhalt. Bei der Erstellung und Pflege unserer digitalen Selbstlernumgebung ist unser Ziel, sowohl durch die Wahl des (idealerweise für User kosten-losen und datenschutzgerechten) LMS als auch der konkreten Ausgestaltung ein optimales Nutzungserlebnis unabhängig von ggf. vorhandenen persönlichen Einschränkungen zu erreichen. Dazu gehören insb. die Zugäng-lichkeit, Verständlichkeit sowie Navigierbarkeit. Das hier genutzte LMS ILIAS zeichnet sich dabei durch eine stetige Verbesserung der Zugänglichkeit. Unsere Umsetzung umfasst die weitestmögliche Verwendung der so zur Verfügung gestellten Tools sowie einer klaren Seiten- und Navigationsstruktur, einem einheitlichen Design und Farbkonzept mit Berücksichtigung kontrastreicher und barrierearmer Farben und einer einfachen und gendersensiblen Sprache.
Maßnahme anzeigen
GenAI-Chatbots as Debriefers: Investigating the Role Conformity and Learner Interaction in Counseling Training
Debriefing is essential for the effectiveness of simulation-based training but is generally considered resource-intensive. Generative Artificial Intelligence (GenAI)-based debriefing can be an alternative to human debriefers. However, there is no research yet whether GenAI chatbots can take up this role and how learners react to them. This paper presents a qualitative analysis of a debriefing following a counseling training conducted in Virtual Reality (VR) with the support of a GenAI chatbot. The debriefing helped students to analyze their experiences and application of consulting techniques. The analysis of the chatlogs (n = 22) are focused on the role conformity of the bot and the students’ ability to reflect their behavior within VR. The results revealed the chatbot’s strong role conformity but also its tendency for overly complimentary answers. However, this bias does not seem to influence students’ self-reflection. Instead, they maintained a self-critical attitude. Future research on AI-assisted debriefing could expand on these findings in related areas.
Publikation anzeigen