Computer-based formative Assessment in Science Education

Veranstaltungstyp: Seminar
Einrichtung: Fakultät für Erziehungswissenschaft
Förderzeitraum: 01.04.2023 bis 31.03.2024
Kurztitel: CfA

Auszug aus dem Förder-Antrag: "We believe that the ability of pre-service teachers to design their own summative and formative assessment methods and strategies by using digital notebooks, to analyze the data obtained from these practices, and to share statistical analysis results by using graphs and tables in a short period of time can make significant contributions to the teaching and learning process."

Ausrichtung des Seminars

Das Seminar wurde thematisch in das formatives Assessment eingebettet, das für das Unterrichten in Schulen relevant ist. Ziel war es, angehenden Lehrkräften theoretische Grundlagen zur Beurteilung von Schülerleistungen zu vermitteln, um diagnostische Informationen zur Verbesserung von Lehren und Lernen bereitzustellen. Im Seminar wurden Unterschiede zwischen formativem und summativem Assessment, verschiedene Formen des formativen Assessments (z. B. Peer- und Self-Assessment) sowie die Vergabe von spezifischem Feedback behandelt. Die Teilnehmer:innen erstellten diagnostische Aufgaben zu einem selbstgewählten Thema und entwickelten spezifisches Feedback hierzu.

Zudem ermöglichte das Projekt den Lehramtsstudierenden, "digital basierte Assessments" und "Unterrichtsaktivitäten" mit Jupyter-Notebooks zu erlernen. Dabei wurden formative Beurteilungsmethoden mit den Programmiersprachen Python und R Studio angewendet. Tools wie "nbgrader" ermöglichten die Erstellung von Quizzes und automatisches Feedback. Zudem entwickelten wir mit Python geeignete Ansätze für Peer Assessments und visualisierten Konzeptbeziehungen mithilfe von Concept Maps und Jupyter-Packages. Weiterhin wurden mit Jupytercards simulationsbasierte Fragen und Feedbacks für verschiedene Fachinhalte erstellt.

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Rückblick und Ergebnisse

Das praktische Ergebnis des Projekts besteht darin, dass Lehramtsstudierende in der Lage sein werden, Bewertungen und Evaluierungsaktivitäten im Unterricht mithilfe von Jupyter-Notebooks zu entwickeln. Wir haben gezeigt, dass Multiple-Choice-Tests, Hausaufgaben, Projekt- und Lernkarten sowie Peer-Assessment eingesetzt werden können. Schnelles digitales Feedback wurde als wichtige Methode zur Verbesserung des Lehr- und Lernprozesses hervorgehoben, und Tools wurden vorgestellt, die die zeitnahe Rückmeldung an Schüler:innen auch in großen und heterogenen Klassen ermöglichen. Auch die Entwicklung neuer Anwendungen mit den Programmiersprachen, die Jupyter bietet, wurde demonstriert. Selbst Lehramtsstudierende aus Geistes- oder Sprachstudiengängen konnten grundlegende Programmierkenntnisse erwerben. Die Vorteile von Jupyter-Notebooks für die Erstellung und den Austausch von Lernmaterialien sowie deren visuelle Überlegenheit wurden ebenfalls erörtert.

Trotz anfänglicher Unsicherheiten und Vorurteilen gegenüber digitalen Anwendungen passten sich selbst Studierende mit geringen Programmierkenntnissen schnell an den Umgang mit Jupyter-Notebooks an. Die Ergebnisse der am Ende des Semesters erstellten Projektaufgaben und die Ergebnisse des Prä-Posttests bestätigten diese Beobachtung.

Wir planen, die Kursmaterialien, die wir im Rahmen des Projekts entwickelt haben, auf den Open-Access-Plattformen der Universität zur Verfügung zu stellen. Wir denken auch, dass insbesondere der Abschnitt für die Fachbereiche, die Inhalte zur Computerprogrammierung anbieten, im Hinblick auf die Evaluation von Interesse sein könnte.

Erfahrungen der Lehrenden

Aus akademischer Sicht sind die Beiträge des Projekts folgende: Neben der Programmiersprache R haben die Lehrenden auch Kenntnisse in Python erworben. Es ist geplant, die Programmiersprache Python und die zahlreichen Visualisierungspakete, die sie bietet, für die Visualisierung eigener wissenschaftlicher Arbeiten und Projekte zu nutzen. Darüber hinaus haben die Erfahrungen aus diesem Projekt geholfen, neue Projektideen im Zusammenhang mit computergestützten oder digitalen Assessments zu entwickeln.