
Quantitative Wirksamkeitsanalyse (Evaluation)
In dieser Maßnahme wurden hochschuldidaktische Workshops quantitativ evaluiert. 1) Es wurde ein modulares Selbsteinschätzungsinstrument (Fragebogen) zu digitalen Kompetenzen, Kompetenzen zur Internationalisierung der Lehre sowie zu prädiktiven Faktoren zur Nutzung digitaler Medien in der Lehre entwickelt und an einer Stichprobe von 200 Hochschullehrenden validiert, psychometrische Gütekriterien wurden bestätigt. 2) Für jeden Workshop wurden passende Skalen zusammengestellt, es wurde eine Prä-Post-Befragung durchgeführt. 3) Die Ergebnisse wurden den Workshopleitenden im Sinne einer Lehrevaluation zurück gemeldet. 4) Teilnehmende konnten individuelle Rückmeldungen im Vergleich zu den 200 Hochschullehrenden erhalten. 5) Die Gesamtauswertung aller Workshops zeigt deutliche Kompetenzgewinne in zentralen Bereichen.
Kategorien
Beschreibung
Herausforderung
Die Maßnahme adressiert die zentrale Frage, ob die im Projekt entwickelten Weiterbildungsangebote die Lehrqualität und Lehrkompetenz der Teilnehmenden in Bezug auf Digitalisierung und Internationalisierung der Lehre tatsächlich steigern. Damit wurde die Wirksamkeit der Angebote systematisch überprüft. Die Evaluation wurde zur Qualitätssteigerung der Workshops verwendet.
Herangehensweise
1) Es wurde ein modularer Selbsteinschätzungsfragebogen zur Messung von Kompetenzeinschätzungen zur Digitalisierung und Internationalisierung der eigenen Lehre entwickelt. Dieser Fragebogen wurde validiert, d.h. in einer separaten Stichprobe (N=200 Hochschullehrende) wurden Itemkennwerte und Skalenkennwerte geprüft, um die Reliabilität und Validität (Konstruktvalidität, externe Validität) einzuschätzen.
2) Der Fragebogen wurde zunächst im Post-Design (klassische Lehrevaluation) und später im Prä-Post-Designs eingesetzt, um Veränderungen durch die Workshopteilnahme zu prüfen.
3) Workshopleitende erhielten Rückmeldungen bezüglich der Workshopqualität, zur Weiterentwicklung.
4) Teilnehmende erhielten Rückmeldungen über ihre eigene Kompetenz im Vergleich zu den 200 Hochschullehrenden, zur Anregung ihrer beruflichen Entwicklung.
5) Abschließend wurde überprüft, ob sich über das gesamte Projekt hinweg Veränderungen nachweisen lassen.
Zusammenhang
Die quantitative Wirksamkeitsanalyse wurde im Rahmen eines Verbundprojekts durchgeführt, in dem verschiedene hochschuldidaktische Weiterbildungsmaßnahmen entwickelt wurden. Diese wurden im Zusammenspiel und in Vernetzung mit dem Hochschuldidaktisches Netzwerk Mittelhessen (HDM) implementiert.
Voraussetzung
Die Maßnahme setzte voraus, dass die Hochschullehrenden über die notwendigen Ressourcen und die Zeit verfügen, um die Weiterbildungsangebote zu besuchen und zusätzlich die Evaluation zu absolvieren.
Einige der Workshops wurden im Rahmen des Hochschuldidaktischen Netzwerks Mittelhessen (HDM) durchgeführt. Daher musste die Wirksamkeitsanalyse mit den bereits etablierten Evaluationsstrukturen des HDM abgestimmt werden.
Eignung
Die Rückmeldeberichte wurden von den Workshopleitenden positiv aufgenommen und führten zu konkreten Anpassungen der Angebote. Sie dienten zudem als Qualitätsnachweis für die Lehrevaluation und wurden in der Außendarstellung genutzt.
Zudem wurde von vielen Teilnehmenden aktiv auf die Möglichkeit individueller Rückmeldungen zurückgegriffen – ein Indiz für deren wahrgenommenen Mehrwert.
Die Datenqualität der Wirksamkeitsanalyse ermöglichte die Veröffentlichung der Ergebnisse in zwei wissenschaftlichen Publikationen.
Vorgehen/Schritte
Nutzen Sie etablierte, validierte Fragebögen oder planen Sie Zeit und Ressourcen für eigene Validierung.
Halten Sie die Evaluation kurz, um hohe Antwortraten zu sichern.
Setzen Sie einen modularen Fragebogen ein, um eine Vergleichbarkeit über Workshops hinweg zu ermöglichen bei gleichzeitiger Flexibilität.
Berücksichtigen (und reduzieren) Sie die zeitliche und organisatorische Mehr-Belastung durch die Evaluation für Workshopleitende und Teilnehmende.
Erstellen Sie leicht verständliches Informationsmaterial zur Evaluation (Ziele, Vorgehen, Zeitaufwand) für Workshopleitende und -teilnehmende.
Planen Sie eine enge Kommunikation mit anderen Institutionen ein, die ebenfalls Evaluationsziele verfolgen.
Erheben Sie eine Vergleichsstichprobe – als Basis für individuelle Rückmeldungen.
Integrieren Sie Elemente der quantitativen Einzelfallforschung für belastbare Ergebnisse trotz geringer Fallzahlen.
Planen Sie wenn möglich eine Kontrollgruppe, um Wirkung nachweisbar zu machen.
Nutzen Sie ein Prä-Post-Design für messbare Kompetenzveränderungen.
Nutzen Sie digitale Tools für eine einfache, schnelle und nutzerfreundliche Evaluation.
Geben Sie Workshopleitenden Rückmeldungen zur Qualität – zur Weiterentwicklung der Workshops.
Bieten Sie Teilnehmenden individuelle Rückmeldungen an – zur individuellen Weiterentwicklung.
Hinweise
Effekte
- Bestätigung des Lehrhandelns: Die Evaluation zeigte messbare Kompetenz- und Einstellungsveränderungen und stärkte damit das Vertrauen der Workshopleitenden in ihre eigene Arbeit.
- Strategische Weiterentwicklung: Rückmeldungen ermöglichten eine datengestützte Optimierung von Inhalt und Didaktik.
- Projekttransparenz und Außendarstellung: Die systematische Evaluation erhöhte das Vertrauen in die Qualität des Projekts und der einzelnen Workshops, was zur Außendarstellung genutzt werden konnte.
- Reflexion durch den Fragebogen: Leitende integrierten die im Fragebogen abgefragten Kompetenzbereiche teilweise bereits vorab in ihre Workshops.
- Netzwerkwirkung: Der entwickelte Fragebogen führte zu Kontakten mit anderen Hochschulen und Projekten.
- Akzeptanzsteigerung: Die Rückmeldung der Ergebnisse erhöhte das Engagement und das Vertrauen der Workshopleitenden und förderte die Akzeptanz zukünftiger Evaluationen.
Learnings
Ein zentrales Learning ist, dass Kompetenzentwicklung nicht allein durch Wissensvermittlung entsteht, sondern stark von Reflexionsprozessen, Selbstvergewisserung und affektiven Faktoren geprägt ist. Workshops wirken vor allem als Impulsgeber, während tiefgreifende Veränderungen im Lehrverständnis Zeit, Begleitung und Gelegenheit zur erprobenden Umsetzung benötigen.
Weiter zeigte sich, dass heterogene Zielgruppen unterschiedliche Formate benötigen: niedrigschwellige, flexible Angebote erleichtern den Zugang, während prozessbegleitete Formate nachhaltige Veränderungen unterstützen.
Methodisch wurde im Projekt die Maßnahme der quantitativen Wirksamkeitsanalyse mit einer weiteren Maßnahme kombiniert, welche qualitative Verfahren einsetzte. Diese Kombination erwies sich als besonders gewinnbringend, da Entwicklung auf Gruppen- und Individualebene sichtbar wurde.
Empfehlung
Um auch mit wenigen Teilnehmenden zuverlässige Aussagen zu ermöglichen, nutzten wir statistische Methoden wie Multiple Imputation und den Reliable Change Index. Empfehlung: Berücksichtigen Sie bereits im Evaluationsdesign die geringe Anzahl an Teilnehmenden, z.B. durch Ansätze der quantitativen Einzelfallforschung.
Tipps
Halten Sie Evaluationsinstrumente möglichst kurz, um hohe Teilnahmequoten zu sichern, und kombinieren Sie modulare Skalen flexibel für unterschiedliche Workshopinhalte. Ergänzen Sie quantitative Verfahren um qualitative Elemente oder Follow-up-Gespräche, um Umsetzungshürden besser zu verstehen. Bieten Sie Teilnehmenden individualisierte Rückmeldungen an – diese werden ausdrücklich geschätzt und erhöhen den wahrgenommenen Nutzen der Teilnahme. Fördern Sie früh Vernetzung und Erfahrungsaustausch, da dies als besonders hilfreich erlebt wurde. Planen Sie strukturelle Hindernisse (Zeitmangel, Infrastruktur) realistisch ein.
Sonstiges
Die Ergebnisse zeigen, dass Kompetenzentwicklung im Bereich digitaler und internationaler Lehre ein langfristiger Prozess ist, der durch vielfältige, niedrigschwellige und prozessbegleitende Angebote unterstützt werden sollte. Besonders wertvoll erwies sich die Verbindung von quantitativer Wirksamkeitsanalyse und qualitativer Wirkungsforschung, die zusammen ein umfassendes Bild von Entwicklungspfaden und Bedürfnissen der Lehrenden ermöglicht.
Methoden
Empfohlen
Nicht empfohlen
Kontakt
Das könnte Sie auch interessieren

Tutorienarbeit vernetzt und nachhaltig gestalten
Das Projekt fördert und stärkt die Tutorienarbeit bundesweit und regional. Mit besserer Sichtbarkeit und größerer Reichweite des Netzwerkes kann Tutorienarbeit verankert und zu einem Must-have in der Hochschullandschaft werden. Netzwerkstrukturen werden konsolidiert und die Netzwerker:innen durch Weiterbildungsmaßnahmen stärker professionalisiert. Ein Train-the-Trainer-Kurs wird für wissenschaftliche Mitarbeitende und Tutor:innen etabliert. Ein Leitbild Tutorienarbeit und damit verbunden ein Leitfaden mit Handlungsempfehlungen für die Praxis, adressiert an Hochschulleitungen und Lehrende, sollen helfen, die Qualifizierung und Zertifizierung von Tutor:innen nachhaltig zu implementieren, um die Qualität von Studium und Lehre zu verbessern. Eine attraktive Webseite, eine Open-Access-Plattform für die langfristige Sicherung von Wissen sowie ein deutschlandweiter Tag der Tutorienarbeit werden aufgebaut. Regelmäßige (hybride) Netzwerktreffen sowie Klausurtagungen stärken eine innovative Kultur der Kommunikation nach innen und außen und optimieren Lehre auf Augenhöhe. Ausgewählte Netzwerker:innen (Sidekicks) tragen zukünftig gemeinsam mit Tutor:innen zur Skalierung dieser Aktivitäten bei.
Projekt anzeigen
Social (Digital) Learning Environment
Studierenden soll es ermöglicht werden, selbstorganisiert und kollaborativ in verschiedenen Kontexten (z.B. Projekte) digital zusammenzuarbeiten. Durch die fast durchgängige Online-Arbeit während der Corona-Zeit, entstand ein zunehmender Bedarf, diese durch Elemente sozialer Vernetzung zu ergänzen. Daher soll eine geeignete digitale Plattform auch Eigenschaften eines ‚Social network‘ enthalten.
Maßnahme anzeigen
Too Positive to Be True? Sentiment Analysis of AI-Guided vs. Human-Led Debriefings in Virtual Reality Counseling Training
Debriefings are a crucial component of simulation-based learning, as they allow participants to critically reflect on their performance and translate experiences into knowledge. With the rise of artificial intelligence (AI), large language models (LLMs) are increasingly being explored as conversational agents in debriefings. However, concerns have been raised that AI debriefers may display sycophantic tendencies, characterized by overly positive sentiment and a lack of critical feedback. Such tendencies could affect learners' self-evaluations. In this study, 45 university students participated in a virtual reality (VR) counseling simulation, followed by either an AI-guided or a human-led debriefing. Sentiment analysis of 958 debriefing statements (350 AI, 608 human) was conducted using a German sentiment classification model. Results show that AI debriefers expressed significantly more positive sentiment and substantially fewer negative statements compared to human debriefers, corroborating the assumption of a sycophancy effect. However, sentiment was not found to predict self-rated counseling competence or self-efficacy. While AI debriefers provide consistent encouragement, their lack of critical feedback raises questions about their long-term effectiveness for professional skill development. Future research should explore hybrid approaches that combine AI scalability with human expertise in constructive reflection.
Publikation anzeigen