Quizzes und angeleitete Beweise

Quizzes können den studentischen Lernprozess unterstützen und vorantreiben. Dies gilt für einfache Quizzes ebenso wie für komplexere, darum gibt es auf MaMpf neben klassischen Quizzes auch angeleitete Beweise.

Quizzes

Quizzes bieten Studierenden Anlass, sich intensiv mit Vorlesungsinhalten zu beschäftigen und ihr Wissen zu vertiefen. Sie können auch zum Üben, zum Wiederholen und zur Klausurvorbereitung genutzt werden. Zudem geben sie Lernenden eine Rückmeldung über ihren Wissensstand und ihre Lernfortschritte. Dadurch können Studierende nicht nur Wissensdefizite und Verständnisprobleme identifizieren, sondern auch ihren Lernprozess evaluieren und optimieren.

Aus diesen Gründen wurde 2013 auf Vorschlag der Mathematik-Informatik-Fachschaft der Universität Heidelberg von studentischen Hilfskräften KeKs („Kompetenzerweiterndes Kurzfragensystem“) entwickelt. KeKs ist eine Fragendatenbank, mit der umfangreiche Mengen von Quizfragen effizient angelegt und verwaltet werden können. Über eine LaTeX-fähige Weboberfläche können Studierende auf die Fragen zugreifen, sie bearbeiten und Feedback zu ihren Antworten erhalten.

Diese Datenbank wurde über die Jahre ausgebaut und ist mittlerweile vollständig in MaMpf integriert. Sie umfasst inzwischen über 2500 getaggte Einträge. Dabei handelt es sich um Multiple-Choice-Fragen und Rechenaufgaben zu grundlegenden Mathematikvorlesungen. Bei Fragen ohne vorgegebene Antwortmöglichkeiten überprüft das CAS Nerdamer Nutzereingaben auf Sinnhaftigkeit und Korrektheit. Auf MaMpf werden auf den aktuellen Vorlesungsstoff abgestimmte Quizzes („Quizzes“) und zufällig generierte („Selbsttest“) angeboten. Studierende können die zufälligen Quizzes inhaltlich eingeschränken und sich somit gezielt zu bestimmten Themen testen. Da eine bloße Rückmeldung darüber, ob eine Frage richtig beantwortet wurde, nur bedingt zum Verständnis beiträgt, stehen zu über 100 Fragen kameralos aufgezeichnete Erklärvideos zur Verfügung. Weitere Videos sind in Planung.

Angeleitete Beweise

Mit den eben beschriebenen Quizzes ist das Potential dieses Formats längst nicht ausgeschöpft. Mittels Quizzes können Lernende auch komplexere Fragestellungen bearbeiten. Ein im MaMpf-Projekt realisiertes Beispiel dafür sind angeleitete Beweise wie dieser. Dabei handelt es sich um Beweise, die im Stil eines Textadventures geführt werden und individuelle Bearbeitungspfade zulassen. Beim Erstellen eines angeleiteten Beweises wird ein Beweis in Teilschritte gegliedert, wobei Stellen identifiziert werden, die Studierenden Schwierigkeiten bereiten könnten. Daraus entsteht ein Quiz, indem zu den einzelnen Teilschritten Fragen, die den Beweis vorantreiben, sowie Erklärungen und Hilfestellungen formuliert werden.

Der Ablauf eines angeleiteten Beweises sieht aus Studierendenperspektive folgendermaßen aus: Zunächst wird die Aussage präsentiert, die bewiesen werden soll. Dann wird eine Multiple-Choice-Frage gestellt. Für die gegebene Antwort wird Feedback gegeben, das auch detaillierte Erklärungen umfasst. Anschließend wird eine weitere Frage gestellt, die sich nach der zuvor gegebenen Antwort richtet. Dies wiederholt sich so lange, bis der Beweis vollständig geführt ist.

Dieses System vereinfacht das Beweisen und hilft Studierenden, typische Probleme zu überwinden. So wissen Studierenden oftmals nicht, wie sie einen Beweis beginnen sollen oder wie sie ihn ab einer bestimmten Stelle fortführen können. Dies liegt teilweise daran, dass erforderliches Wissen fehlt oder fehlerhaft ist. Angeleitete Quizzes helfen, Fehlvorstellungen aufzudecken, und ermöglichen es Studierenden, Beweise vollständig zu führen, die sie allein nicht oder nur teilweise hätten führen können.

Weiterentwicklungsmöglichkeiten

Aus der Analyse der von Studierenden gegebenen Antworten bei Quizzes und angeleiteten Beweisen lassen sich wertvolle Informationen über den studentischen Lernprozess gewinnen, da die Antworten Fehlerquellen offenbaren und Rückschlüsse auf Fehlvorstellungen, Verständnisprobleme und Wissenslücken ermöglichen. Die so gewonnenen Erkenntnisse könnten genutzt werden, um Vorlesungen und Übungsbetrieb zu optimieren sowie den Bedarf an Worked-Example-Videos zu identifizieren. Wir hoffen, dass es uns bald möglich sein wird, anonymisierte Nutzerantworten auszuwerten und mithilfe der Analyseergebnisse die MaMpf-Lernangebote zu verbessern.

Letzte Aktualisierung: Oktober 2019

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