Motivation bei MOOCs
Es wird die individuelle Motivation einen MOOC (Massive Open Online Courses) zu belegen sowie die jeweiligen Auswirkung auf die Leistung beim selbstregulierten Lernen untersucht.
Mehr über die Motivation bei SRL lesen Sie hier: Littlejohn, A., Hood, N., Milligan, C., Mustain, P. (2016) „Learning in MOOCs: Motivations and self-regulated learning in MOOCs“, The Internet and Higher Education, Vol. 29, S. 40-48.
Betrug beim Online-Testing
Bearbeitet wird die Fragestellung, ob das unerlaubte, jedoch nicht kontrollierbare Schummeln bei Online-Prüfungen wirklich Vorteile für die Anwender birgt. Es wird festgestellt, dass das Schummeln bei einer Online-Prüfung dem Betrüger auf lange Sicht keine Vorteile beschert: Die Lernenden erweitern ihr Wissen aktiv nicht und könnten daher in darauffolgenden Prüfungen unter der Wissenslücke leiden.
Mehr über den Nutzen von Online-Cheating lesen Sie hier: Arnold, I. (2016) „Cheating at online formative tests: Does it pay off?“, The Internet and Higher Education, Vol. 29, S. 98-106.
Gamification beim E-Learning
Es werden erfolgreiche Gamification-Methoden erforscht, mit denen das Lernengagement der Teilnehmer signifikant verbessert und ausgebaut werden kann.
Außerdem wird Gamification in MOOCs (Massive Open Online Courses) untersucht. Es ist festzustellen, dass diese oftmals zwar bereits Gamification-Elemente enthalten, sie jedoch nicht erfolgreich umgesetzt wurden, sodass ein gesteigerter Lernerfolg ausbleibt. Es werden 40 bereits eingesetzte Gamification-Mechanismen genannt. Außerdem werden die fünf, gemäß der Studie, Erfolgreichsten vorgestellt. Diese lauten:
Mehr über erfolgreiche Gamification-Methoden lesen Sie hier: Fotaris, P., Mastoras, T., Leinfellner, R., Rosunally,Y. (2016) „Climbing Up the Leaderboard: An Empirical Study of Applying Gamification Techniques to a Computer Programming Class“, The Electronic Journal of e-Learning, Vol. 14 (2), S. 94-110.
Mehr über Gamification in MOOCs lesen Sie hier: Chang, J.W., Wei, H-Y. (2016) „Exploring Engaging Gamification Mechanics in Massive Online Open Courses“, Educational Technology & Society, Vol. 19 (2), S. 177-203.
Echtzeit-Feedback in Social Learning Management Systemen
Es wird ein soziales Learning Management System (SLMS) vorgeschlagen, welches es erlaubt bei inkorrekten Antworten ein Echtzeit-Feedback durch Mitlernende zu erhalten. Diese soziale Interaktion erhöht die Fehlerfreiheit beim Beantworten der Aufgaben.
Mehr dazu lesen Sie hier: Son, J., Kim, J-D., Na, H-S., Baik, D-K. (2016) „A Social Learning Management System Supporting Feedback for Incorrect Answers based on Social Network Services“, Educational Technology & Society, Vol. 19 (2), S. 245-257.
Methodische Auswertung von LMS-Daten
Es wird eine neue methodische Vorgehensweise für die Auswertung der Learning-Management-System (LMS) Database- und Log-in-Daten vorgeschlagen. Ziel ist es, anhand der Daten herauszufinden, inwiefern E-Learning-Inhalte und -Eigenschaften einen Einfluss auf die Leistung des Teilnehmers haben.
Mehr dazu lesen Sie hier: Kazanidis, I., Theodosiou, T., Petasakis, I., Valsamidis, S. (2016) „Online courses assessment through measuring and archetyping of usage data“, Interactive Learning Environments, Vol. 24 (3), S. 472-486.
Designempfehlungen für Blended und Online Learning
Das Autorenteam hat sich damit beschäftigt, herauszufinden, welche Faktoren eine wichtige Rolle für die erfolgsversprechende Vorbereitung von Blended-/Online-Lernenden spielen. Anhand der Ergebnisse werden Empfehlungen für ein ansprechendes Blended- bzw. Online-Design ausgesprochen.
Mehr dazu lesen Sie hier: McGee, P., Valdes, E., Bullis, D. (2016) „Blended/Online Learner Orientations: Recommendations for Design“, International Journal on E-Learning, Vol. 15 (2), S. 215-241.
Social Networking bei E-Learning – transparent und beeinflussbar
Es wurde ein Social Networking Service in ein E-Learning-Design integriert. Die Ergebnisse zeigen, dass die Integration des Social Networks zu einem gut ausgereiften Beziehungsnetzwerk zwischen den Teilnehmern geführt hat. Außerdem konnte die Entwicklung dieser Beziehungen aktiv durch gewählte Phasenkonzepte und Teambildungsprozesse beeinflusst werden. Die Autoren schließen, mit dem Ergebnis, dass der Einsatz von Social Networking Services dabei unterstützt, die Beziehungen zwischen den Lernenden transparenter zu gestalten, sowie dass diese systematisch beeinflusst werden können.
Mehr dazu lesen Sie hier: Weber, P., Rothe, H. (2016) „Social Networking Services in E-Learning“, International Journal on E-Learning, Vol. 15 (2), S. 259-279.
Der Einfluss des Online-Kurs-Designs auf die Lernleistung der Teilnehmer
Es wurde herausgefunden, dass vor allem die Qualität der interpersonellen Interaktion innerhalb des Online-Kurses sowie regelmäßige und effektive Kursanweisungen zu einer gesteigerten Lernleistung der Kursteilnehmer führen.
Mehr dazu lesen Sie hier: Smith Jaggars, S., Xu, D. (2016) „How do online course design features influence student performance?“, Computers & Education, Vol. 95, S. 270-284.
Dr. Moritz Schulz,
Geschäftsführer
