Advertisement

Peer Instruction mit mobilen Endgeräten in der Lehre

  • Michael BrunnhuberEmail author
  • Gisela Prey
Chapter

Zusammenfassung

Mit mobilen Endgeräten lässt sich die Interaktion zwischen Lehrenden und Studierenden in Vorlesungen verbessern. Dadurch können Lehrmethoden wie Peer Instruction, die Meinungsabfragen beinhalten, leichter bei größeren Gruppen angewandt werden. In diesem Beitrag werden verschiedene Voting-Systeme sowie die Methode Peer Instruction vorgestellt.

Schlüsselwörter

Peer Instruction Voting MINT Qualitätspakt Lehre Fehlkonzepte 

Preview

Unable to display preview. Download preview PDF.

Unable to display preview. Download preview PDF.

Literatur

  1. Beutner, M., Zoyke, A., Kundisch, D., Herrmann, P., Whittaker, M., Neumann, J., Magenheim, J., & Reinhardt, W. (2013). PINGO in der Lehre. Didaktische Handreichung zu Einsatzmöglichkeiten. Universität Paderborn. http://bit.ly/1ORvfY3. Zugegriffen: 19. Februar 2017.
  2. Braun, I., Kapp, F., Körndle, H., & Schill, A. (2015). Onlinegestützte Audience Response Systeme: Förderung der kognitiven Aktivierung in Vorlesungen und Eröffnung neuer Evaluationsperspektiven. In T. Köhler, N. Kahnwald & E. Schoop (Hrsg.), 6. Proceedings of Wissensgemeinschaften 2015. Dresden, 157-165.Google Scholar
  3. Bücking, J. (2015). Abstimmungssysteme in Vorlesungen: Einsatzmöglichkeiten und Praxisbeispiele. Resonanz (E-Learning-Spezial) Universität Bremen. Bremen. https://blogs.uni-bremen.de/resonanz/2015/10/08/els3/#more-389. Zugegriffen: 10. Februar 2017.
  4. Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) Referat 411, Hochschulpolitik und -entwicklung (2011). Bund-Länder-Programm Qualitätspakt Lehre. Berlin. http://www.qualitaetspakt-lehre.de/. Zugegriffen: 13. Februar 2017.
  5. Crouch, C. H., & Mazur, E. (2001). Peer Instruction: Ten years of experience and results. American Journal of Physics 69 (9), 970-977.Google Scholar
  6. Deslauriers, L., Schwelew, E., & Wieman, C. (2011). Improved Learning in a Large-Enrollment Physics Class. Science 332, 862-864.Google Scholar
  7. Draper, S. W., & Brown, M. I. (2004). Increasing interactivity in lectures using an electronic voting system. Journal of Computer Assisted Learning 20 (2), 81-94.Google Scholar
  8. Ebner, M., Haintz, C., Pichler, K., & Schön, S. (2014). Technologiegestützte Echtzeit-Interaktion in Massenvorlesungen im Hörsaal. Entwicklung und Erprobung eines digitalen Backchannels während der Vorlesung. In K. Rummler (Hrsg.), Lernräume gestalten – Bildungskontexte vielfältig denken. Münster, 567-578.Google Scholar
  9. Eichhorn, M. (2016). Elektronische Abstimmungssysteme in der Hochschullehre. Empirische Untersuchung zu Erfahrungen mit dem Audience Response System eduVote. In U. Lucke (Hrsg.), Die 14. E-Learning Fachtagung Informatik, Lecture Notes in Informatics (LNI), Gesellschaft für Informatik. Bonn, 191-202.Google Scholar
  10. Fagen, A. P., Crouch, C. H., & Mazur, E. (2002). Peer Instruction: Results from a Range of Classrooms. The Physics Teacher 40, 206.Google Scholar
  11. Freeman, S., Eddy, S. L., McDonough, M., Smith, M. K., Okoroafor, N., Jordt, H., & Wenderoth, M. P. (2014). Active learning increases student performance in science, engineering, and mathematics. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 111 (23), 8410-8415.Google Scholar
  12. Gerhardt, D., Kammer, J., Knapp, D., Quibeldey-Cirkel, K., Thelen, C., & Volkmer, P. C. (2013). ARSnova: ein Audience Response System für Inverted-Classroom-Szenarien mit Unterstützung von Just-in-Time Teaching und Peer Instruction. In A. Breiter & C. Rensing (Hrsg.), DeLFI 2013: Die 11. e-Learning Fachtagung Informatik der Gesellschaft für Informatik e. V. (GI). Reihe: Lecture Notes in Informatics (LNI). Bd. P-218. Bonn, 297-300.Google Scholar
  13. Giuliodori, M. J., Lujan, H. L., & DiCarlo, S. E. (2006). Peer instruction enhanced student performance on qualitative problem-solving questions. Advances in Physiology Education 30 (4), 168-173.Google Scholar
  14. Günther, J., & Brunnhuber, M. J. (2016). Aktivierende Lehr- und Lernmethoden in der Ingenieurmathematik Ein Erfahrungsbericht. In F. Waldherr (Hrsg.), Wege zum Verständnis bauen: Das Projekt HD MINT. DiNA Sonderausgabe 12/16. Ingolstadt, 40-52.Google Scholar
  15. Hestenes, D., & Wells, M. (1992). A Mechanics Baseline Test. The Physics Teacher 30 (3), 159-166.Google Scholar
  16. Hestenes, D., Wells, M., & Swackhamer, G. (1992). Force concept inventory. The Physics Teacher 30 (3), 141-151.Google Scholar
  17. Judson, E., & Sawada, D. (2002). Learning from past and present: electronic response systems in college lecture halls. Journal of Computers in Mathematics and Science Teaching 21(2), 167-181.Google Scholar
  18. Junker E., Schäfle, C., & Stanzel, S. (2016). JiTT und PI im stürmischen Physikalltag: Warum, wie, weshalb? Ein Erlebnisbericht aus Sicht der Dozierenden. In F. Waldherr (Hrsg.), Wege zum Verständnis bauen: Das Projekt HD MINT. DiNA Sonderausgabe 12/16. Ingolstadt, 99-116.Google Scholar
  19. Kautz, C. (2012). Fachdidaktische Ansätze für die Kompetenzorientierung in ingenieurwissenschaftlichen Grundlagenfächern. In M. Petermann, S. Jeschke, E. Tekkaya, K. Müller, K. Schuster & D. May (Hrsg.), LearnING by doING – Wie steigern wir den Praxisbezug im Ingenieurstudium?, Tagungsband der TeachING-LearnING.EU Fachtagung, Bochum. Aachen, Bochum, Dortmund, 40-58.Google Scholar
  20. Kautz, C. (2014). Verständnisschwierigkeiten und Fehlvorstellungen in Grundlagenfächern des ingenieurwissenschaftlichen Studiums. In M. Rentschler & G. Metzger (Hrsg.), Perspektiven angewandter Hochschuldidaktik Studien und Erfahrungsberichte. Report Beiträge zur Hochschuldidaktik 44. Aachen, 81-131.Google Scholar
  21. Kautz, C. (2016). Wissenskonstruktion. Durch aktivierende Lehre nachhaltiges Verständnis in MINT-Fächern fördern. Schriften zur Didaktik der Ingenieurwissenschaften Nr. 4. Zentrum für Lehre und Lernen TUHH. Hamburg.Google Scholar
  22. Kay, R., & LeSage, A. (2009). Examining the benefits and challenges of using audience response systems: a review of the literature. Computers & Education 53(3), 819-827.Google Scholar
  23. Kühbeck, F., Engelhardt, S., & Sarikas, A. (2014). OnlineTED.com − a novel web-based audience response system for higher education. A pilot study to evaluate user acceptance. GMS Zeitschrift für Medizinische Ausbildung.  https://doi.org/10.3205/zma000897
  24. Kundisch, D. (2013). Direkte Rückmeldung erwünscht. Über „Live-Feedback-Systeme“ in der Lehre. Forschung & Lehre 4, 296-297.Google Scholar
  25. Kundisch D., Herrmann, P., Whittaker, M., Fels G., Reinhardt, W., Sievers, M., Magenheim, J., Beutner, M., & Zoyke, A. (2012). Designing a web-based application to support peer instruction for very large groups. In Proceedings of the 33rd Int. Conference on Information Systems, Research-in-Progress. Orlando.Google Scholar
  26. Kundisch, D., Magenheim, J., Beutner, M., Herrmann, P., Reinhardt, W., & Zokye, A. (2013). Classroom Response System. Lehre in Zeiten großer Hörerzahlen. Informatiklexikon, Gesellschaft für Informatik. https://www.gi.de/service/informatiklexikon/detailansicht/article/classroom-response-system.html. Zugegriffen: 20. Februar 2017.
  27. Mazur, E. (1997). Peer instruction: A user’s manual. Upper Saddle River/NJ.Google Scholar
  28. Mazur, E. (2008). From Questions to Concepts: Interactive Teaching in Physics. Harvard Derek Bok Center for Teaching and Learning. Kurzfilm. http://www.fas.harvard.edu/~bok_cen/vids/prev2/mazur.html. Zugegriffen: 10. Februar 2017.
  29. Mazur, E., & Watkins, J. (2010). Just-in-Time Teaching and Peer Instruction. In S. Simkins & M. Maier (Eds.), Just-in-Time Teaching: across the disciplines, across the academy. Sterling/VA.Google Scholar
  30. Mc Dermott, L. C. (2001). Physics Education Research – The Key to Student Learning. Oersted Medal Lecture. American Journal of Physics 69, 1127-1137.Google Scholar
  31. Medienpädagogischer Forschungsverbund Südwest (Hrsg.) (2016). JIM 2016. Jugend, Information, (Multi-) Media Basisstudie zum Medienumgang 12-bis 19-Jähriger in Deutschland. Stuttgart.Google Scholar
  32. Millman, J., Bishop, C. H., & Ebel, R. (1965). An Analysis of Test-Wiseness. Educational Psychological Measurement, Bd 25, 707-726.Google Scholar
  33. Nitsche, K., & Eymann, T. (2014). Erfahrungen mit mobile Learning in der Hochschullehre: Vergleich zwischen Massenveranstaltung und Seminar. In S. Trahasch, R. Plötzner, G. Schneider, D. Sassiat, C. Gayer & N. Wöhrle (Hrsg.), DeLFI 2014: die 12. e-Learning Fachtagung Informatik der Gesellschaft für Informatik e. V., Freiburg, 15.-17. September 2014. Bonn, 217-228.Google Scholar
  34. Pilzer, S. (2001). Peer Instruction in Physics and Mathematics. Primus: Problems, Resources, and Issues in Mathematics Undergraduate Studies 11 (2), 185-192.Google Scholar
  35. Quibeldey-Cirkel, K. (2016). Lernwiderstände sichtbar machen mit dem Audience Response System ARSnova. In T. Knaus & O. Engel (Hrsg.), Wi(e)derstände: Digitaler Wandel in Bildungseinrichtungen. fraMediale, Bd. 5. München, 183-198.Google Scholar
  36. Riegler, P. (o. J.). Clicker. https://www.ostfalia.de/cms/de/vita/Clicker/. Zugegriffen: 17. Februar 2017.
  37. Savinainen A., & Scott, P. (2002). The Force Concept Inventory: a tool for monitoring student learning. Physics Education 37 (1), 45-52.Google Scholar
  38. Schwartz, T., Nitsche, K., & Eymann, T. (2014). Der Markt für Audience Response Systeme: eine explorative Marktstudie. In S. Trahasch, R. Plötzner, G. Schneider, D. Sassiat, C. Gayer & N. Wöhrle (Hrsg.), DeLFI 2014: die 12. e-Learning Fachtagung Informatik der Gesellschaft für Informatik e. V., Freiburg, 15.-17. September 2014. Bonn, 277-285.Google Scholar
  39. Technische Universität Hamburg-Harburg (2014). Clickern in der Vorlesung. Wie man es schafft, Studierende zum Nachdenken zu bringen. https://www.tuhh.de/zeit-beilage/startseite/clicker.html. Zugegriffen: 19. Februar 2017.
  40. Waldherr, F., & Walter, C. (Hrsg.) (2014). didaktisch und praktisch – Ideen und Methoden für die Hochschullehre. Stuttgart.Google Scholar
  41. Waldherr, F., & Walter, C. (Hrsg.) (2016). Wege zum Verständnis bauen: Das Projekt HD MINT: DiNA Sonderausgabe 12/16. Schwaig bei Nürnberg, 40-52.Google Scholar
  42. Walsh, W. B., & Betz, N. E. (1990). Tests and Assessment. Second Edition. Englewood Cliffs/NJ.Google Scholar
  43. Wedekind J. (2015). Didaktische Entwurfsmuster und Unterrichtsmethoden unterrichtspraktische Überlegungen. https://www.e-teaching.org/materialien/artikel/langtext_2015_wedekind-joachim_didaktische-entwurfsmuster-und-unterrichtsmethoden.pdf. Zugegriffen: 17. Oktober 2017.
  44. de Witt, C. (2013). Vom E-Learning zum Mobile Learning wie Smartphones und Tablet PCs Lernen und Arbeit verbinden. In C. de Witt & A. Sieber (Hrsg.), Mobile Learning. Potenziale, Einsatzszenarien und Perspektiven des Lernens mit mobilen Endgeräten. Wiesbaden, 13-26.Google Scholar

Copyright information

© Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2018

Authors and Affiliations

  1. 1.MünchenDeutschland

Personalised recommendations