truepasta

Toolkit für randomisierte Übungs- und Prüfungsaufgaben in der Statistiklehre 

Zielsetzung

Das Ziel von truepasta ist es, die Erstellung von Beispiel-, Übungs- und Prüfungsaufgaben und deren Lösungen in der Statistiklehre zu erleichtern, indem Aufgabentexte, Werte und zugehörige Musterlösungen automatisiert generiert werden. Damit reagieren wir auf den bestehenden Mangel an Aufgaben in der Statistiklehre, von dem insbesondere kleinere Fächer wie die Geographie betroffen sind. 

Das Toolkit ist vielseitig einsetzbar. Es ermöglicht nicht nur fachspezifische Beispiele in der Lehre, sondern auch Übungsaufgaben zur Klausurvorbereitung sowie Klausurfragen. Außerdem können die Aufgaben und Lösungen als Foliensatz, im Browser am Computer oder an mobilen Geräten als PDF oder als strukturierte Daten zum Import in E-Klausuren ausgegeben werden. Dies ermöglicht eine Vielzahl von Learning Designs und erfüllt individuelle Bedürfnisse nach barrierearmen Lernressourcen. 

Im Sinne der Nachhaltigkeit wurde die Umsetzung in der Open-Source-Umgebung R durchgeführt, die an vielen universitären Einrichtungen verbreitet ist. Die Erstellung erfolgt in enger Zusammenarbeit mit Studierenden unter Verwendung einer flexiblen Entwicklungsstrategie. Während der Entwicklungsphase wurde zügig ein praktikabler Prototyp entwickelt, der unter realen Bedingungen getestet und basierend auf diesen Erfahrungen weiterentwickelt wird. truepasta stellt somit ein R-Paket bereit, das Studierenden, Tutor*innen und Lehrenden ermöglicht, eine breite Palette von Aufgabenstellungen mit randomisierten Wertereihen aus relevanten inhaltlichen Szenarien zu generieren. Die Schaffung von guten Übungsaufgaben mit nachvollziehbaren Musterlösungen betrachten wir als entscheidend für den erfolgreichen Kompetenzerwerb in der Anwendung statistischer Verfahren.


Rahmendaten
Learning Design:Klausurvorbereitung, Selbststudium
Sozialform:Individualarbeit, Selbststudium
Zeitlicher Rahmen:Kontinuierlich
Voraussetzungen

In den allermeisten Studiengängen findet im ersten oder zweiten Semester eine Einführungsveranstaltung in statistische Verfahren statt. Obwohl die zu vermittelnden statistischen Verfahren zu diesem frühen Zeitpunkt im Studium vermeintlich stark standardisiert sind, stehen Studierende immer wieder vor dem Problem, gut aufbereitete Übungsfragen zu finden. truepasta reagiert auf den Wunsch von Studierenden nach mehr Übungsmaterial für ihre einführende Statistikvorlesung. Besonders in kleineren Fächern wie der Humangeographie greifen Studierende häufig auf fachfremde Literatur zurück. Dies erschwert sowohl die Einordnung der erlernten Methoden als auch das Verständnis ihrer Relevanz. Das Toolkit soll Lehrenden, Tutor*innen und Lernenden die Möglichkeit bieten, Textaufgaben zum Üben sowie Musterlösungen mit fachspezifischen Inhalten eigenständig zu erstellen. Denn die Entwicklung von Übungsaufgaben stellt sich für Lehrende als mühsame und zeitaufwendige Aufgabe dar, insbesondere im Kontext der Erstellung von Klausurfragen. 

Das Ziel von truepasta ist es, nicht nur die Erstellung von Aufgaben in der Geographie zu erleichtern, sondern dieses Wissen auch für andere Fachbereiche nutzbar zu machen.


Evaluationsergebnisse aus der Pilotphase

Sommersemester 2023 im Bereich Geographie gemacht. Dabei hat sich herausgestellt, dass das Toolkit gut in die Lehre integrierbar ist und die Erstellung, Bereitstellung und Auswahl von Aufgabenstellungen vereinfacht. 

Die während dieser Evaluationsphase gewonnenen Erkenntnisse legen nahe, dass das Toolkit zuverlässig funktioniert und keine technischen Schwierigkeiten aufweist. Die flexible Anpassungsfähigkeit macht es vielseitig einsetzbar und zeichnet es durch eine benutzerfreundliche Handhabung aus. Das Toolkit zeigt sich somit als wertvolle Ressource und gewinnbringende Innovation für die Statistiklehre. Die dokumentierten Erfahrungen und Erkenntnisse bilden eine solide Grundlage für die weiterführende Entwicklung und Implementierung des Toolkits im Rahmen des Digital Teaching and Learning Labs. Unsere Erfahrungen aus der Pilotphase unterstreichen das Potenzial des Toolkits und belegen die Möglichkeit einer erfolgreichen Integration in den Bildungsprozess. Die Erweiterung und Feinjustierung des Toolkits kann auf den gewonnenen Erkenntnissen aufbauen, um den spezifischen Bedürfnissen der Nutzenden noch besser gerecht zu werden.


DigiTeLL Querschnittsthemen

Ein zentrales Anliegen des Partnerships truepasta besteht darin, der Vielfalt der Studierendenschaft an der Goethe-Universität gerecht zu werden. truepasta verfolgt die Vision einer inklusiven Lernumgebung, die verschiedene Lernbedürfnisse, Hintergründe und Perspektiven berücksichtigt. Diese Ausrichtung zielt darauf ab, ausgrenzenden Erfahrungen entgegenzuwirken und einen Raum zu schaffen, in dem Vielfalt geschätzt und gefördert wird. 

Im Kontext von Übungsaufgaben in der Statistiklehre wird deutlich, dass die verwendete Sprache sowie die inhaltlichen Szenarien oft nicht mehr zeitgemäß sind. Die Verwendung von binären Geschlechtern, essentialisierenden Kategorien und veralteten Metriken (wie etwa Intelligenzquotienten) bleibt in diesen Aufgaben häufig unkommentiert. 

Indem Lehrende Inhalte und Sprache für die Generierung von Beispiel- und Übungsaufgaben bewusst wählen und selbst gestalten können, wird das Toolkit zu einem wirkungsvollen Instrument für die Vermeidung von Diskriminierung. Diese Bemühungen betonen nicht nur den Wunsch nach zeitgemäßen und inklusiven Bildungsinhalten, sondern unterstreichen auch das Engagement für eine diversitätssensible Lehr- und Lernkultur an der Goethe-Universität.

Die Gewährleistung von Barrierefreiheit ist ein zentrales Anliegen und ein wesentlicher Bestandteil des Partnerships truepasta. In die Konzeption des Projektes haben wir die Möglichkeit integriert, Aufgaben und Lösungen in verschiedenen Formaten bereitzustellen. Dies umfasst die Ausgabe als Foliensatz, die Anzeige im Browser auf Computern oder mobilen Geräten, die Bereitstellung als PDF sowie die Ausgabe als strukturierte Daten für den Import in E-Klausuren. Diese Integration ermöglicht eine breite Palette von Learning Designs und berücksichtigt individuelle Bedürfnisse nach barrierearmen Lernressourcen. 

Im Rahmen des Projekts haben wir konkrete Schritte unternommen, um sicherzustellen, dass die Umsetzung barrierearm erfolgt. Unter Absprache mit einem Experten wurden potenzielle Herausforderungen zur Barrierefreiheit des Projekts und entsprechende Lösungsansätze erarbeitet. Die Konzeption des Web Interface basiert auf den Leitlinien des WCAG für barrierearmes Webdesign. Um die Einhaltung dieser Richtlinien zu gewährleisten, kommen spezialisierte Analysetools zum Einsatz. 

Außerdem hat sich die korrekte Darstellung von Formeln für Screen Reader als eine Herausforderung erwiesen. Zur Darstellung von Formeln im Browser wird das MathJax-Framework genutzt, wobei wir die MathJax Screen Reader Extension einsetzen, um die Barrierefreiheit des Web Interface bestmöglich sicherzustellen. Bei der Umsetzung des Projekts wird ein Fokus auf die Barrierefreiheit im User Interface gerichtet, um sicherzustellen, dass die entwickelten Lernressourcen für eine breite Palette von Nutzer*innen zugänglich und nutzbar sind.

Das angestrebte Toolkit orientiert sich an einem kompetenzorientierten Prüfungsansatz, der auf die Entwicklung und Überprüfung von spezifischen Kompetenzen bei den Studierenden abzielt. Im Rahmen der Statistiklehre sollen die Studierenden nicht nur theoretisches Wissen erwerben, sondern vor allem Fähigkeiten und Kompetenzen im Umgang mit statistischen Methoden entwickeln. Das Toolkit ermöglicht die Generierung von unterschiedlichen Aufgabentypen, angefangen mit fachspezifischen Beispielen bis hin zu komplexen Klausurfragen. Dadurch werden Studierende nicht nur auf einfache Reproduktion von Fakten, sondern auf die Anwendung ihres erworbenen Wissens in verschiedenen Kontexten vorbereitet. 

Weiterhin bietet es eine Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten, darunter fachspezifische Beispiele, Übungsaufgaben zur Klausurvorbereitung und Klausurfragen. Dem Prinzip des Constructive Alignment folgend besteht kein Unterschied zwischen den Aufgaben für diese Anwendungskontexte. Ein weiterer Aspekt dieses kompetenzorientierten Ansatzes liegt in der selbstbestimmten Wahl der Aufgabentypen durch die Studierenden. Diese Autonomie fördert eigenverantwortliches Lernen und ermöglicht es den Studierenden, ihre Lernprozesse aktiv zu gestalten und anhand kompletter Musterlösungen unmittelbare Rückmeldung auf die erworbenen Kompetenzen einzuholen. Die kontinuierliche Nutzung des Toolkits im gesamten Semester, angefangen von der Vorlesung über die eigenständige Erstellung von Übungsaufgaben bis hin zur Generierung von Klausuraufgaben, integriert den Lehransatz in den gesamten Bildungsprozess. 

Weiterhin soll eine Plattform für qualitatives Feedback von Studierenden geboten werden. Diese Rückmeldungen dienen nicht nur zur Anpassung und Verbesserung der Aufgaben im Toolkit, sondern fördern auch die Reflexion der Studierenden über die eigenen Kompetenzen. 

Insgesamt wird durch den Einsatz des Toolkits im Rahmen des kompetenzorientierten Prüfungsansatzes eine umfassende und praxisnahe Entwicklung von statistischen Kompetenzen angestrebt. Die Integration des Toolkits in den Lehrprozess ermöglicht eine kontinuierliche Auseinandersetzung mit den Inhalten und fördert eine nachhaltige Entwicklung von Fachkompetenzen bei den Studierenden.

Im Verlauf des Projekts fanden wiederholt Vernetzungstreffen für einen Austausch zwischen den Partnerships statt. Das DigiTeLL-Team empfahl eine kooperative Vernetzung insbesondere mit Partnerships im Bereich Statistik und R. Dabei erfolgte ein Austausch von Fachkenntnissen, Ideen und Strategien. Schon zu Beginn der Projektlaufzeit bildete sich so eine Arbeitsgemeinschaft in der sich ähnlich gelagerte Partnerships vernetzt haben (unter der Schirmherrschaft des Methodenzentrums Sozialwissenschaften). Ein Dialog mit anderen Partnerschaften, die ebenfalls mit R arbeiten, konnte auf diese Weise realisiert werden. In diversen Einzelterminen fand ein kontinuierlicher Austausch statt, bei denen Teilergebnisse vorgestellt und Herausforderungen besprochen wurden. 

Der eLearning Netzwerktag bot die Gelegenheit für einen weiteren Austausch mit den Partnerships. Der Dialog mit Besucher*innen lieferte zudem Feedback und weitere Denkanstöße.

Ein zentrales Anliegen des Partnerships truepasta besteht darin, der Vielfalt der Studierendenschaft an der Goethe-Universität gerecht zu werden. truepasta verfolgt die Vision einer inklusiven Lernumgebung, die verschiedene Lernbedürfnisse, Hintergründe und Perspektiven berücksichtigt. Diese Ausrichtung zielt darauf ab, ausgrenzenden Erfahrungen entgegenzuwirken und einen Raum zu schaffen, in dem Vielfalt geschätzt und gefördert wird. 

Im Kontext von Übungsaufgaben in der Statistiklehre wird deutlich, dass die verwendete Sprache sowie die inhaltlichen Szenarien oft nicht mehr zeitgemäß sind. Die Verwendung von binären Geschlechtern, essentialisierenden Kategorien und veralteten Metriken (wie etwa Intelligenzquotienten) bleibt in diesen Aufgaben häufig unkommentiert. 

Indem Lehrende Inhalte und Sprache für die Generierung von Beispiel- und Übungsaufgaben bewusst wählen und selbst gestalten können, wird das Toolkit zu einem wirkungsvollen Instrument für die Vermeidung von Diskriminierung. Diese Bemühungen betonen nicht nur den Wunsch nach zeitgemäßen und inklusiven Bildungsinhalten, sondern unterstreichen auch das Engagement für eine diversitätssensible Lehr- und Lernkultur an der Goethe-Universität.

Die Gewährleistung von Barrierefreiheit ist ein zentrales Anliegen und ein wesentlicher Bestandteil des Partnerships truepasta. In die Konzeption des Projektes haben wir die Möglichkeit integriert, Aufgaben und Lösungen in verschiedenen Formaten bereitzustellen. Dies umfasst die Ausgabe als Foliensatz, die Anzeige im Browser auf Computern oder mobilen Geräten, die Bereitstellung als PDF sowie die Ausgabe als strukturierte Daten für den Import in E-Klausuren. Diese Integration ermöglicht eine breite Palette von Learning Designs und berücksichtigt individuelle Bedürfnisse nach barrierearmen Lernressourcen. 

Im Rahmen des Projekts haben wir konkrete Schritte unternommen, um sicherzustellen, dass die Umsetzung barrierearm erfolgt. Unter Absprache mit einem Experten wurden potenzielle Herausforderungen zur Barrierefreiheit des Projekts und entsprechende Lösungsansätze erarbeitet. Die Konzeption des Web Interface basiert auf den Leitlinien des WCAG für barrierearmes Webdesign. Um die Einhaltung dieser Richtlinien zu gewährleisten, kommen spezialisierte Analysetools zum Einsatz. 

Außerdem hat sich die korrekte Darstellung von Formeln für Screen Reader als eine Herausforderung erwiesen. Zur Darstellung von Formeln im Browser wird das MathJax-Framework genutzt, wobei wir die MathJax Screen Reader Extension einsetzen, um die Barrierefreiheit des Web Interface bestmöglich sicherzustellen. Bei der Umsetzung des Projekts wird ein Fokus auf die Barrierefreiheit im User Interface gerichtet, um sicherzustellen, dass die entwickelten Lernressourcen für eine breite Palette von Nutzer*innen zugänglich und nutzbar sind.

Das angestrebte Toolkit orientiert sich an einem kompetenzorientierten Prüfungsansatz, der auf die Entwicklung und Überprüfung von spezifischen Kompetenzen bei den Studierenden abzielt. Im Rahmen der Statistiklehre sollen die Studierenden nicht nur theoretisches Wissen erwerben, sondern vor allem Fähigkeiten und Kompetenzen im Umgang mit statistischen Methoden entwickeln. Das Toolkit ermöglicht die Generierung von unterschiedlichen Aufgabentypen, angefangen mit fachspezifischen Beispielen bis hin zu komplexen Klausurfragen. Dadurch werden Studierende nicht nur auf einfache Reproduktion von Fakten, sondern auf die Anwendung ihres erworbenen Wissens in verschiedenen Kontexten vorbereitet. 

Weiterhin bietet es eine Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten, darunter fachspezifische Beispiele, Übungsaufgaben zur Klausurvorbereitung und Klausurfragen. Dem Prinzip des Constructive Alignment folgend besteht kein Unterschied zwischen den Aufgaben für diese Anwendungskontexte. Ein weiterer Aspekt dieses kompetenzorientierten Ansatzes liegt in der selbstbestimmten Wahl der Aufgabentypen durch die Studierenden. Diese Autonomie fördert eigenverantwortliches Lernen und ermöglicht es den Studierenden, ihre Lernprozesse aktiv zu gestalten und anhand kompletter Musterlösungen unmittelbare Rückmeldung auf die erworbenen Kompetenzen einzuholen. Die kontinuierliche Nutzung des Toolkits im gesamten Semester, angefangen von der Vorlesung über die eigenständige Erstellung von Übungsaufgaben bis hin zur Generierung von Klausuraufgaben, integriert den Lehransatz in den gesamten Bildungsprozess. 

Weiterhin soll eine Plattform für qualitatives Feedback von Studierenden geboten werden. Diese Rückmeldungen dienen nicht nur zur Anpassung und Verbesserung der Aufgaben im Toolkit, sondern fördern auch die Reflexion der Studierenden über die eigenen Kompetenzen. 

Insgesamt wird durch den Einsatz des Toolkits im Rahmen des kompetenzorientierten Prüfungsansatzes eine umfassende und praxisnahe Entwicklung von statistischen Kompetenzen angestrebt. Die Integration des Toolkits in den Lehrprozess ermöglicht eine kontinuierliche Auseinandersetzung mit den Inhalten und fördert eine nachhaltige Entwicklung von Fachkompetenzen bei den Studierenden.

Im Verlauf des Projekts fanden wiederholt Vernetzungstreffen für einen Austausch zwischen den Partnerships statt. Das DigiTeLL-Team empfahl eine kooperative Vernetzung insbesondere mit Partnerships im Bereich Statistik und R. Dabei erfolgte ein Austausch von Fachkenntnissen, Ideen und Strategien. Schon zu Beginn der Projektlaufzeit bildete sich so eine Arbeitsgemeinschaft in der sich ähnlich gelagerte Partnerships vernetzt haben (unter der Schirmherrschaft des Methodenzentrums Sozialwissenschaften). Ein Dialog mit anderen Partnerschaften, die ebenfalls mit R arbeiten, konnte auf diese Weise realisiert werden. In diversen Einzelterminen fand ein kontinuierlicher Austausch statt, bei denen Teilergebnisse vorgestellt und Herausforderungen besprochen wurden. 

Der eLearning Netzwerktag bot die Gelegenheit für einen weiteren Austausch mit den Partnerships. Der Dialog mit Besucher*innen lieferte zudem Feedback und weitere Denkanstöße.

Neuigkeiten

tba

Team

Dr. Till Straube

Projektleitung

FB 11 Geowissenschaften/

Geographie | Institut für Humangeographie


Telefon: +49 (0)69 798 35153

E-Mailstraube@geo.uni-frankfurt.de