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Online Selbstlerntool für die Programmiersprache R

R wird in vielen angewandten Studienfächern mit dem Schwerpunkt auf statistischen Auswertungen gelehrt. Dabei fehlt es häufig an ausreichend Zeit im Lehrplan, um die Programmiersprache R mit all ihren relevanten Grundlagen umfassend zu vermitteln. Zudem stehen oft nicht genügend Ressourcen zur Verfügung, um den Studierenden individuelles Feedback zu geben. Hinzu kommt ein sehr heterogenes Vorwissen im Umgang mit Programmiersprachen. Ein Selbstlerntool wie Otter, das automatisiertes Feedback bietet, kann hier eine wertvolle, skalierbare und kostengünstige Unterstützung darstellen, um diese Herausforderungen gezielt anzugehen.

Kategorien

Bitte nennen Sie bis zu fünf Stichwörter, die den Inhalt Ihrer Maßnahme aussagekräftig beschreiben.
Selbstlerntool
Programmiersprache R
Automatisiertes Feedback
Zielgruppe(n)
Wissenschaftliche Mitarbeiter:innen/LfBA
Tutor:innen/stud. Mentor:innen
Studierende
Professor:innen
Lehrbeauftragte
Handlungsfeld & Aktivität(en)
Technisch-räumliche Infrastruktur
Softwarelösungen & technische Ausstattung entwickeln
Plattformen/Portale entwickeln
Lehr-/Studienangebote
Prüfungsformen/(Self-)Assessments entwickeln
Lehrkonzepte/-formate entwickeln
Lehr-/Lernmaterialien entwickeln
Supportangebote
Angebote für Lernbegleitung und Studienberatung entwickeln

Beschreibung

Herausforderung

Die Vermittlung von R ist für Lehrende herausfordernd: R ist in vielen Fächern zentral für statistische Analysen, wird aber im Lehrplan oft nicht systematisch und praxisnah behandelt. Unterschiedliche Vorkenntnisse der Studierenden erschweren die Lehre zusätzlich. Individuelles Feedback ist in großen Veranstaltungen kaum möglich, und Übungsmöglichkeiten außerhalb des Unterrichts sind begrenzt. Viele möchten R zudem über das Pflichtprogramm hinaus vertiefen, doch dafür fehlen oft Angebote.

Herangehensweise

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, wurde das interaktive Selbstlerntool Otter entwickelt. Es vermittelt R-Grundlagen strukturiert, bietet anpassbare Beispiele, zahlreiche Übungen mit automatisiertem Feedback und Tipps. Studierende lernen so im eigenen Tempo, erkennen typische Fehler und können ihr Wissen gezielt vertiefen – auch zur Vorbereitung auf Abschlussarbeiten oder den Berufseinstieg. Für Lehrende reduziert Otter den Korrektur- und Betreuungsaufwand und ist auch in großen, heterogenen Gruppen einsetzbar. Durch seine Fachunabhängigkeit kann es in verschiedenen Lehrkontexten genutzt werden, solange R angewendet wird.

Zusammenhang

Otter wurde an den Universitäten Mainz und Frankfurt in Fächern wie Psychologie, Linguistik und methodenbezogenen Kursen erprobt. Die Evaluation erfolgte über mehrere Wochen im Rahmen einer Messwiederholungsbefragung, ergänzt durch eine Nutzungsanalyse, um sowohl subjektive Einschätzungen als auch tatsächliches Verhalten zu erfassen. Die Ergebnisse waren durchweg positiv: Otter erhielt sehr gute Bewertungen, und die Nutzungszahlen lagen deutlich über den Erwartungen.

Voraussetzung

Für die Umsetzung von Otter waren verschiedene Voraussetzungen entscheidend. Technisch wurden ausrei-chende Serverressourcen und externes Fachwissen zur Barrierefreiheit benötigt. Die Anbindung an die Univer-sität und der Zugang zu Lehrenden waren wichtig, um Otter in der Lehre zu verankern. Finanzielle Mittel er-möglichten die Softwareentwicklung, unterstützt durch wissenschaftliche Hilfskräfte, die Werbematerialien erstellten und Softwaretests durchführten. Eine zuvor durchgeführte Bedarfsanalyse half dabei, die Entwick-lung gezielt an den Bedürfnissen der Studierenden auszurichten.

Eignung

Die Wirksamkeit von Otter zeigt sich in der hohen Nachfrage und der positiven Rückmeldung: Obwohl das Tool nur in Veranstaltungen mit rund 180 Personen vorgestellt wurde, haben bereits über 600 Nutzer:innen die Website aktiv verwendet – deutlich mehr als erwartet. Auch die Evaluationen fielen sehr positiv aus und haben unsere Arbeit bestätigt. Diese Ergebnisse werden im Bericht eines demnächst erscheinenden Sammelbandes veröffentlicht.

Schritte

Auf unserer Homepage (https://meikesteinhilber.github.io/otter/) finden Sie einen eigenen Abschnitt zum Learning Design von Otter, inklusive Hinweisen zur Adaption des Konzepts. Ein verlinkter Template-Ordner erleichtert den Einstieg in die Erstellung eigener Tutorials im Otter-Design.

Für die Umsetzung empfehlen wir:

• gute Kenntnisse im Umgang mit Servern, insbesondere mit Shiny-Servern, sowie R und dem learnr Paket,

• Expertise zur Prüfung der Barrierefreiheit,

• frühzeitige Einbindung der Zielgruppe über eine Bedarfsanalyse,

• sowie eine Evaluation der Beta-Version zur gezielten Weiterentwicklung vor dem breiten Roll-out.

Hinweise

Effekte

Ein unerwartet positiver Effekt war die schnelle Verbreitung von Otter durch Mund-zu-Mund-Propaganda. Deutlich schwieriger gestaltete sich hingegen die Koordination der Evaluationen mit Lehrenden, zumal das Interesse auf Seiten der Studierenden deutlich größer war.

Überraschend war auch die intensive Nutzung durch Studierende – vor allem an Wochenenden und über längere Zeiträume –, was den Bedarf an flexiblen Selbstlernangeboten bestätigt.

Das Feedback war insgesamt sehr positiv, auch wenn es teils schwer systematisch zu erfassen war. Besonders wirkungsvoll erwies sich die Integration kleiner Verbesserungen wie motivierender Rückmeldungen, die von den Studierenden sehr gut angenommen wurden.

Learnings

Die Entwicklung von Otter zeigt, dass digitale Selbstlernangebote im Hochschulkontext auch mit begrenzten Ressourcen erfolgreich umsetzbar sind. Das Interesse der Studierenden war groß, die Nutzung übertraf Erwartungen und motivierte das Team zur Weiterentwicklung. Besonders positiv bewertet wurden Design, Otter-Maskottchen und motivierende Rückmeldungen, die die Lernmotivation steigerten.

Deutlich wurde jedoch die zentrale Herausforderung vieler digitaler Lehrprojekte: Die langfristige Sicherung von Betrieb, Wartung und Weiterentwicklung ist ohne institutionelle und finanzielle Unterstützung unsicher und oft vom Engagement Einzelner abhängig.

Ein weiterer Lernpunkt war die Barrierefreiheit, die spezielles technisches Know-how und frühzeitige Einbindung – idealerweise betroffener Studierender – erfordert.

Die Zusammenarbeit mit Lehrenden verlief konstruktiv, zeigte aber, dass eine stärkere institutionelle Verankerung den Zugang erleichtert.

Empfehlung

Rückblickend würden wir empfehlen, die Einbindung in die Lehre von Anfang an strategisch zu planen – idealerweise mit institutioneller Rückendeckung. Ohne Anbindung an einen Lehrstuhl oder eine zentrale Einrichtung bleibt der Zugang zu Lehrenden oft punktuell, und es fehlt an struktureller Verankerung, um das Tool dauerhaft in Curricula zu integrieren. Erste Kooperationen verliefen zwar positiv, waren aber schwer skalierbar und abhängig vom individuellen Engagement.

Auch die Nachhaltigkeit stellt eine zentrale Herausforderung dar. Fördermittel ermöglichen zwar initiale Entwicklung, reichen aber selten für langfristigen Betrieb, Wartung und Weiterentwicklung. Ohne klare Perspektiven über das Projektende hinaus droht selbst gut genutzten Tools wie Otter mittelfristig der Stillstand. Eine frühzeitige Klärung von Verantwortlichkeiten, Finanzierung und technischen Ressourcen über die Förderlauf-zeit hinaus wäre hier essenziell.

Tipps

Für die Evaluationen sollte man immer vor Ort in die Veranstaltungen gehen, das hat einen großen Unterschied gemacht anstatt (und nicht nur rein über E-Mails).

Methoden

Empfohlen

Methoden
Automatisiertes Lob und Aufmunterungen funktionieren sehr gut
Formate
Otter eignet sich sehr gut für den Einsatz in Flipped-Classroom-Formaten.
Technische Tools
git, GitHub, KIs wie Midjourney zur Erstellung von Logos, R Paket learnr zur Erstellung von Tutorials
Material
NameDownload / LinkBeschreibungLizenzFormatGröße
HomepageLink aufrufen/Link/
Learning Design (enthält alle relevanten Links)Link aufrufen/Link/

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