Veranstaltungsprogramm

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Sitzungsübersicht
Sitzung
C6: Evaluation digitaler Lehre an Hochschulen
Zeit:
Freitag, 17.09.2021:
10:30 - 12:00

Leitung der Sitzung: Dr. Johannes Wiesweg, WWU Münster

Zusammenfassung der Sitzung

Übergreifende Problemstellung

Die COVID-19-Pandemie hat zu einem Digitalisierungsschub in der hochschulischen Lehre bzw. zu einem Wechsel zu vorwiegend digitaler Lehre an den Hochschulen geführt. Diese Entwicklung stellt auch die Lehrevaluation vor neue Herausforderungen. Die beiden Vorträge dieser Session adressieren zwei wichtige Themen dieser Entwicklung: Im ersten Beitrag wird der Fokus auf zusätzliche Automatisierungspotentiale für die Lehrevaluation gelegt. Der zweite Beitrag widmet sich der Frage, wie nützliche Lehrevaluation für digitale Lehrveranstaltungen konzipiert sein sollte.

Kurze Zusammenfassung der Einzelbeiträge

Stefan Bauernschmidt (Hochschule Geisenheim University) berichtet in seinem Beitrag „Getting Smart – Über Chancen und Risiken digitalisierter Evaluation an Hochschulen“ von Erfahrungen zur weitergehenden Automatisierung der Lehrevaluation an Hochschulen. Er beschreibt, wie durch die Verbindung der hochschulischen Lernplattform mit der verwendeten Evaluations-Software die Datenerhebung bei den Studierenden automatisiert werden konnte. Darüber hinaus geht er der Frage nach, wie über die bereits automatisierte statistische Auswertung hinaus auch die Auswertung von Freitextfeldern mithilfe von Künstlicher Intelligenz automatisiert werden kann. Im Vortrag werden die damit verbundenen Chancen und Risiken beleuchtet und es wird auf die Bedingungen für die KI-Prozesse sowie auf mögliche Lösungsansätze für komplexe Einzelfälle eingegangen.

Manuela Pötschke (Universität Kassel) geht in ihrem Beitrag „Und, wie kommen Sie voran? - Lehrveranstaltungsevaluation in Zeiten digitaler Lehre“ der Frage nach, wie der Konsequenzlosigkeit von Lehrevaluation bei digitalen Formaten entgegengewirkt werden kann. Herkömmliche Lehrevaluation wird vor allem in großen Vorlesungen, die digital durchgeführt werden, als (vermeidbare) Belastung wahrgenommen. Auf Basis empirischer Ergebnisse von Lehrevaluationen der Universität Kassel wird beschrieben, wie die Lehrevaluation für digitale Formate zur Stärkung der Kommunikationsfunktion neu konzipiert wurde, um formatives Feedback zum Lernprozess der Studierenden und zu den unterstützenden Lehrangeboten zu erhalten.

Schlagwörter: Digitalisierung, Typisierung, Smarte Evaluation, Hochschulen, Lehrveranstaltungsevaluation, AK Hochschulen, Künstliche Intelligenz


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Präsentationen

GETTING SMART – ÜBER CHANCEN UND RISIKEN DIGITALISIERTER EVALUATION AN HOCHSCHULEN

Stefan Bauernschmidt

Hochschule Geisenheim University, Deutschland

Die Digitalisierung von Evaluationen an Hochschulen ist im vollen Gange. Im gleichen Maße wie sich Lehre und Studium digitalisieren, beschleunigt durch die pandemische Lage, wird auch die Evaluation von Lehre und Studium „smarter“ bzw. technisch effizienter.

Smarte Lehrevaluationen folgen ihren Evaluanden – digitale Lehre/digitales Studium – und werden dadurch reorganisiert: Waren Datenaufbereitung und statistische Auswertung bereits automatisiert, so fanden seit SS 2020 weitergehende Anstrengungen statt, auch die Datenerhebung in die Automatisierung mit einzubeziehen. Analoge, papierbasierte Fragebögen wurden in digitale Formate umgewandelt. Über ein sog. Plug-In, das Konnektivität zwischen der verwendeten Evaluations-Software und genutzten Lernplattform herstellt, wurden die Bögen Dozierenden und Studierenden online über einen verlängerten Zeitraum zur Verfügung gestellt. Die Bemühungen gehen aber weiter und zielen darauf ab, auch textuelle Datensätze, die über Freitextfelder standardisierter Fragebögen oder qualitative Erhebung generiert worden sind, mit Künstlicher Intelligenz (i. S. v. auf Basis menschlicher Intelligenz modellierte maschinelle Informationsverarbeitungsprozesse) aufzubereiten und auszuwerten.

Fraglich ist mit Blick auf die ausgreifende digitale Reorganisation der Evaluation, welche Chancen hiermit verbunden sind, aber auch welche Risiken.
Über jene zeitlich wie örtlich entgrenzte Bereitstellung der Fragebögen ergibt sich eine gesteigerte Chance für Studierende an Evaluationen teilzunehmen. Es entfallen auch langwierige und umständliche Scanprozesse papierener Fragebögen. Wichtig i. d. Z. ist, dass dadurch Freiräume geschaffen werden, sich verstärkt um die Nutzung evaluativer Ergebnisse zu bemühen.
Aber auch Risiken bestehen: So sind die digitalisierten standardisierten und in automatisierter Form statistisch auszuwertenden Fragebögen auf Typisierungen, auf typische Fälle angewiesen, um operativ zu bleiben. Negiert werden hiermit grundsätzlich Eigenarten des Einzelfalls, sei es des einzelnen Studierenden, der dort in einem Durchschnittswert nivelliert wird, oder sei es die Lehrveranstaltung mit geringer Teilnehmerzahl, bei der standardisierte Verfahren nicht länger greifen. Hier kommen qualitative Evaluationsformate zum Einsatz, wie bspw. die Dialogische Evaluation, die auf derartige Eigenarten, aber auch auf die Komplexitäten des Einzelfalls abzielen und die (gesetzlich geforderte) Evaluation auch kleiner Veranstaltungen ermöglichen.



Und, wie kommen Sie voran? - Lehrveranstaltungsevaluation in Zeiten digitaler Lehre

Manuela Pötschke

Universität Kassel, Deutschland

Die Lehrevaluation hat eine lange Tradition und wurde von zahlreichen inhaltlichen und methodischen Diskussionen begleitet. Bei allen kritischen Argumenten sind Veranstaltungsevaluationen an Universitäten (teilweise) verpflichtend und stellen ein wichtiges Element im Qualitätsmanagement dar. Dabei sind die Konsequenzen aus Evaluationen meist überschaubar. Das liegt zum Beispiel an der Diversität der Beurteilung der Studierenden, an den ungenauen Erhebungsinstrumenten, aber auch an den Lehrenden, die möglicherweise größere Umstellungen ihrer Lehrkonzepte scheuen. Die Konsequenzlosigkeit der Veranstaltungsevaluation bleibt in der Regel selbst ohne Konsequenz.

Seit der Umstellung auf digitale Lehre im SoSe 2020 hat sich die Funktion der Lehrevaluation vor allem für große Vorlesungen verändert und um eine soziale Komponente erweitert. In vorherigen Präsenzsituationen hob sich die digitale Form des begleitenden Feedbacks von den inhaltlichen Inputphasen deutlich ab (Pötschke/Krumbein 2020; Pötschke/Krumbein/Moosdorf 2019). Nun sind die Inputphasen selbst digital und erfordern ein hohes Maß an Aufmerksamkeit. Weiter wird asynchron studiert. Eine herkömmliche Begleitung des individuellen Lernfortschritts in Form von Evaluationen über weitere digitale Elemente wird nun eher als (vermeidbare) Belastung wahrgenommen. Deshalb muss die Konzeption der Evaluation überdacht und ihre Kommunikationsfunktion in Form eines formativen Feedbacks zum eigenen Lernprozess und zu den unterstützenden Lehrangeboten ausgebaut werden.

Im Beitrag sollen empirische Ergebnisse auf der Basis von Evaluationsdaten berichtet werden, die in den Lehrveranstaltungen zur Datenanalyse am Fachbereich 05 der Universität Kassel regelmäßig erhoben werden. Bei den Lehrveranstaltungen handelt sich um vierstündige Pflichtveranstaltungen für Politikwissenschaftler:innen und Soziolog:innen mit 150 bis 200 Teilnehmenden.

Pötschke, M./Krumbein, N. 2020: E-Learning in der Vorwissensaktivierung. In: Kahmann, S./Ludwigs, S. (Hrsg.): So gelingt E-Learning. Reader zum Higher Education Summit 2019. München: Pearson, 146- 153.

Pötschke, M./Krumbein, N./Moosdorf, S. 2019: Datenanalyse verstehen: Zur Rolle digitaler Medien in der Veranstaltung. Kassel



 
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