Zusammenfassung
Im Frühjahr 2020 wurden Schulen unerwartet vor die Herausforderung gestellt, Unterricht und Schulentwicklung vor dem Hintergrund kontinuierlicher pandemiebedingter Disruptionen zu ermöglichen. Unterricht vor Ort wurde ersetzt durch digitale Formate des Lernens und der Kommunikation auf Distanz.
Für die Bildungspraxis erweisen sich dabei die Herausforderungen im Bereich der digitalen Schulverwaltung, des digitalen Lernens und der Diagnostik von Lernfortschritten als besonders relevant. Insbesondere die computergestützte Diagnostik bietet großes Potenzial, um Erkenntnisse nicht nur über Lernergebnisse, sondern auch Lernprozesse zu generieren. Im Bereich der Bildungsforschung interessiert, wie Lernen durch digitale Medien gestaltet werden kann und wie die dabei generierten Daten für die Bildungspraxis gewinnbringend genutzt werden können.
Dieser Beitrag beschreibt die Herausforderungen und Potenziale, die sich im Bereich von computerbasierter, lernbegleitender Diagnostik gegenwärtig zeigen. Diese liegen insbesondere in der flächendeckenden Einführung entsprechender Instrumente in den Schulen sowie der Aus- und Weiterbildung von Lehrpersonen im Umgang mit diesen. Darauf aufbauend werden Bedarfe der Bildungspraxis und Desiderata der Bildungsforschung gegenübergestellt und auf Synergiepotenziale hingewiesen.
Access this chapter
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Similar content being viewed by others
Literatur
Ackeren, I. van, Aufenanger, S., & Eickelmann, B. (2019). Digitalisierung in der Lehrerbildung. Herausforderungen, Entwicklungsfelder und Förderung von Gesamtkonzepten. Die deutsche Schule, 111(1), 103–119.
Blumenthal, S., Sikora, S., & Mahlau, K. (2021). Lernverlaufsdiagnostik im Rechtschreibunterricht der Grundschule, Diagnostica, 67(2), 49–61.
BMBF (2019). DigitalPakt Schule. https://www.digitalpaktschule.de/files/VV_DigitalPaktSchule_Web.pdf. Gesehen 09. Dezember 2021.
Carvalho, S. D., Melo, F. R., Flores, E. L., Pires, S. R., & Batista Loja, L. F. (2020). Intelligent tutoring system using expert knowledge and Kohonen maps with automated training. Neural Computing and Applications 32, 13577–13589. https://doi.org/10.1007/s00521-020-04767-0.
Ciordas-Hertel, G. P., Schneider, J., Ternier, S., & Drachsler, H. (2019). Adopting Trust in Learning Analytics Infrastructure: A Structured Literature Review. Journal of Universal Computer Science, 25(13), 1668–1686.
Ciordas-Hertel, G. P., Schneider, J., & Drachsler, H. (2020). Which Strategies are Used in the Design of Technical LA Infrastructure?: A Qualitative Interview Study, IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON), Virtual Event, Portugal, 2020, S. 96–105. https://doi.org/10.1109/EDUCON45650.2020.9125363.
Drachsler, H. & Goldhammer, F. (2020). Learning analytics and eAssessment. In D. Burgos (Hrsg.), Radical solutions and learning analytics (S. 67–80). Singapore: Springer.
Drossel, K., Eickelmann, B., Schaumburg, H., & Labusch, A. (2019). Nutzung digitaler Medien und Prädiktoren aus der Perspektive der Lehrerinnen und Lehrer im internationalen Vergleich. In B. Eickelmann, W. Bos, J. Gerick, F. Goldhammer, H.Schaumburg, K. Schwippert, M. Senkbeil, & J. Vahrenhold (Hrsg.), ICILS 2018 Deutschland. Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern im zweiten internationalen Vergleich und Kompetenzen im Bereich Computational Thinking (S. 205–240). Waxmann: Münster
Eickelmann, B. & Drossel, K. (2020). Schule auf Distanz. Perspektiven und Empfehlungen für den Schulalltag. Eine repräsentative Befragung von Lehrkräften in Deutschland. Berlin/Düsseldorf: Vodafone Stiftung. https://www.vodafone-stiftung.de/wp-content/uploads/2020/05/Vodafone-Stiftung-Deutschland_Studie_Schule_auf_Distanz.pdf. Gesehen 09. Dezember 2021.
Eickelmann, B., Bos, W., Gerick, G., Goldhammer, F., Schaumburg, H., Schwippert, K., Senkbeil, M., & Vahrenhold, J. (Hrsg.) (2019). ICILS 2018. Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern im zweiten internationalen Vergleich und Kompetenzen im Bereich Computational Thinking. Münster: Waxmann.
European Union (2020). Digital Education Action Plan 2021–2027. Resetting education and training for the digital age. Brüssel: EU.
Fickermann, D. & Edelstein, B. (Hrsg.) (2020). „Langsam vermisse ich die Schule …“ Schule während und nach der Corona-Pandemie. Die Deutsche Schule Beiheft, Band 16. Münster: Waxmann.
Fischer, C., Fischer-Ontrup, C., & Schuster, C. (2020). Individuelle Förderung und selbstreguliertes Lernen. Bedingungen und Optionen für das Lehren und Lernen in Präsenz und auf Distanz. Die Deutsche Schule, Beiheft 16, 136–152.
Förster, N. & Souvignier, E. (2020). „Heute wird gequopt“ – Diagnosebasierte Förderung mit der Lernverlaufsdiagnostik quop. Schulverwaltung. Bayern, 43(1), 10–12.
Forsa (2021). Das Deutsche Schulbarometer Spezial Corona-Krise: Folgebefragung Ergebnisse einer Befragung von Lehrerinnen und Lehrern an allgemeinbildenden Schulen im Auftrag der Robert Bosch Stiftung in Kooperation mit der ZEIT. Berlin: forsa https://deutsches-schulportal.de/content/uploads/2021/01/Deutsches-Schulbaromater-Folgebefragung.pdf. Gesehen 09. Dezember 2021.
Förster, N. & Souvignier, E. (2014). Learning progress assessment and goal setting: Effects on reading achievement, reading motivation and reading self-concept. Learning and Instruction 32, 91–100. https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2014.02.002
Frey, A., & Hartig, J. (2018). Kompetenzdiagnostik. In M. Harring, M. C. Rohlfs & M. Gläser-Zikuda (Hrsg.), Handbuch Schulpädagogik (S. 849–858). Münster: Waxmann.
Gerick, J., Massek, C., Eickelmann, B., & Labusch, A. (2019). Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Mädchen und Jungen im zweiten internationalen Vergleich. In B. Eickelmann, W. Bos, J. Gerick, F. Goldhammer, H.Schaumburg, K. Schwippert, M. Senkbeil, & J. Vahrenhold (Hrsg.), ICILS 2018 Deutschland. Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern im zweiten internationalen Vergleich und Kompetenzen im Bereich Computational Thinking (S. 271–300). Münster: Waxmann.
Goldan, J., Geist, S., & Lütje-Klose, B. (2020). Schüler*innen mit sonderpädagogischem Förderbedarf während der Corona-Pandemie. Herausforderungen und Möglichkeiten der Förderung – das Beispiel der Laborschule Bielefeld. In D. Fickermann & B. Edelstein (Hrsg.), „Langsam vermisse ich die Schule …“. Schule während und nach der Corona-Pandemie (S. 189–201). Münster: Waxmann.
Hansen, J., Rensing, C., Hermann, O., & Drachsler, H. (2020). Verhaltenskodex für Trusted Learning Analytics: Entwurf für die Hessischen Hochschulen. Frankfurt am Main: Innovationsforum Trusted Learning Analytics Goethe-Universität Frankfurt am Main. Verfügbar unter https://www.researchgate.net/publication/340183667_Verhaltenskodex_fur_Trusted_Learning_Analytics. Gesehen 09. Dezember 2021.
Hasselhorn, M., Schneider, W., & Trautwein, U. (Hrsg.). (2014). Lernverlaufsdiagnostik (Vol. 12). Hogrefe Verlag: Göttingen.
Hattie, J. (2009). Visible learning: A synthesis of 800+ meta-analyses on achievement. London: Routledge.
Helm, C., Huber, S., & Loisinger, T. (2021). Was wissen wir über schulische Lehr-Lern-Prozesse im Distanzunterricht während der Corona-Pandemie? – Evidenz aus Deutschland, Österreich und der Schweiz. Zeitschrift für Erziehungswissenschaft 24, 237–311.
Huber, S. G., Günther, P. S., Schneider, N., Helm, C., Schwander, M., Schneider, J., & Pruitt, J. (2020). COVID-19 und aktuelle Herausforderungen in Schule und Bildung. Erste Befunde des Schul-Barometers in Deutschland, Österreich und der Schweiz. Münster: Waxmann.
Ifenthaler, D. & Drachsler, H. (2018). Learning Analytics: Spezielle Forschungsmethoden in der Bildungstechnologie. In H. M. Niegemann & A. Weinberger (Hrsg.) Lernen mit Bildungstechnologien: Praxisorientiertes Handbuch zum intelligenten Umgang mit digitalen Medien (S. 1–20). Berlin: Springer.
Iraj, H., Fudge, A., Faulkner, M., Pardo, A., & Kovanović, V. (2020, March). Understanding students’ engagement with personalised feedback messages. In Proceedings of the Tenth International Conference on Learning Analytics & Knowledge (S. 438–447).
Jivet, I., Scheffel, M., Schmitz, M., Robbers, S., Specht, M., & Drachsler, H. (2020). From students with love: An empirical study on learner goals, self-regulated learning and sense-making of learning analytics in higher education. The Internet and Higher Education, 47, 100758. https://doi.org/10.1016/j.iheduc.2020.100758
Jude, N., Ziehm, J., Goldhammer, F., Drachsler, H., & Hasselhorn, M. (2020). Digitalisierung an Schulen: Eine Bestandsaufnahme. Frankfurt am Main, Germany: DIPF |Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation. https://doi.org/10.25656/01:20522
Klieme, E. (2020). Guter Unterricht – auch und besonders unter Einschränkungen der Pandemie?, In D. Fickermann & B. Edelstein (Hrsg.), „Langsam vermisse ich die Schule …“. Schule während und nach der Corona-Pandemie (S. 117–135). Münster: Waxmann.
Konferenz der Kultusminister der Länder in der Bundesrepublik Deutschland. (2015). Gesamtstrategie der Kultusministerkonferenz zum Bildungsmonitoring. https://www.kmk.org/fileadmin/veroeffentlichungen_beschluesse/2015/2015_06_11-Gesamtstrategie-Bildungsmonitoring.pdf. Gesehen 09. Dezember 2021.
Konferenz der Kultusminister der Länder in der Bundesrepublik Deutschland. (2017). Strategie der Kultusministerkonferenz „Bildung in der digitalen Welt“. https://www.kmk.org/fileadmin/Dateien/pdf/PresseUndAktuelles/2017/Digitalstrategie_KMK_Weiterbildung.pdf. Gesehen 09. Dezember 2021.
Konferenz der Kultusminister der Länder in der Bundesrepublik Deutschland. (2018). Vereinbarung zur Weiterentwicklung der Vergleichsarbeiten (VERA). https://www.kmk.org/fileadmin/veroeffentlichungen_beschluesse/2012/2012_03_08_Weiterentwicklung-VERA.pdf. Gesehen 09. Dezember 2021.
Konferenz der Kultusminister der Länder in der Bundesrepublik Deutschland. (2019). Standards für die Lehrerbildung: Bildungswissenschaften. https://www.kmk.org/fileadmin/Dateien/veroeffentlichungen_beschluesse/2004/2004_12_16-Standards-Lehrerbildung-Bildungswissenschaften.pdf. Gesehen 09. Dezember 2021.
Kulik, J. A. & Fletcher, J. D. (2016). Effectiveness of Intelligent Tutoring Systems: A Meta-Analytic Review. Review of Educational Research, 86(1), 42–78.
Landesmedienzentrum Bayern (2021). „Lernen sichtbar machen“ und individuell begleiten durch lernförderliches Feedback, in: mebis – Landesmedienzentrum Bayern, URL: https://www.mebis.bayern.de/p/26250. Gesehen 09. Dezember 2021.
Leopoldina (2020). Coronavirus-Pandemie: Für ein krisenresistentes Bildungssystem. https://www.leopoldina.org/uploads/tx_leopublication/2020_08_05_Leopoldina_Stellungnahme_Coronavirus_Bildung.pdf. Gesehen 09. Dezember 2021.
Lim, L. A., Gentili, S., Pardo, A., Kovanović, V., Whitelock-Wainwright, A., Gašević, D., & Dawson, S. (2021). What changes, and for whom? A study of the impact of learning analytics-based process feedback in a large course. Learning and Instruction 72. https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2019.04.003
Mullis, I. V. S., Martin, M. O., Foy, P., Kelly, D.L., & Fishbein, B. (2020). TIMSS 2019 International Results in Mathematics and Science. Boston: TIMSS & PIRLS International Study Center.
Nelson, T. O., & Narens, L. (1994). Why investigate Metacognition. In J. Metcalfe & A. P. Shimamura (Eds.), Metacognition. Knowing about Knowing (S. 1–25). Cambridge, Mass: Cambridge University Press.
Papamitsiou, Z., & Economides, A. A. (2016). Learning analytics for smart learning environments: A meta-analysis of empirical research results from 2009 to 2015. In M. Sepctor, B. Lockee, & M. Childress (Eds.). Learning, design, and technology: An international compendium of theory, research, practice, and policy (S. 1–23). Cham: Springer.
Scheiter, K. & Lachner, A. (2019). DigitalPakt – was nun? Eine Positionierung aus Sicht der Lehr-Lernforschung. Unterrichtswissenschaft 47, 547–564. https://doi.org/10.1007/s42010-019-00059-
Schreiner, C. & Breit, S. (2019). Pädagogische Diagnostik als Transfer-Herausforderung. Instrumente pädagogischer Diagnostik im Spannungsfeld zwischen wissenschaftlichen und schulpraktischen Ansprüchen, In C. Schreiner, C. Wiesner, S. Breit, P. Dobbelstein, M. Heinrich & U. Steffens (Hrsg.), Praxistransfer Schul- und Unterrichtsentwicklung (S. 171–188). Münster: Waxmann.
Schütze, B., Souvignier, E., & Hasselhorn, M. (2018). Stichwort – Formatives Assessment. Zeitschrift für Erziehungswissenschaft, 21, 697–715.
Schwenk, C., Kuhn, J.-T., Doebler, P., & Holling, H. (2017). Auf Goldmünzenjagd: Psychometrische Kennwerte verschiedener Scoringansätze bei computergestützter Lernverlaufsdiagnostik im Bereich Mathematik. Empirische Sonderpädagogik 2, 123–142.
Schwippert, K., Kasper, D., Köller, O., McElvany, N., Selter, C., Steffensky, M., & Wendt, H. (Hrsg.) (2019). TIMSS 2019. Mathematische und naturwissenschaftliche Kompetenzen von Grundschulkindern in Deutschland im internationalen Vergleich. Münster: Waxmann.
S-CLEVER-Konsortium (2021). S-CLEVER. Schulentwicklung vor neuen Herausforderungen. https://doi.org/10.25656/01:21391
Strathmann, A. M., & Klauer, K. J. (2010). Lernverlaufsdiagnostik: Ein Ansatz zur längerfristigen Lernfortschrittsmessung. Zeitschrift für Entwicklungspsychologie und Pädagogische Psychologie, 42(2), 111–122.
Souvignier, E. (2018). Computerbasierte Lernverlaufsdiagnostik. Lernen und Lernstörungen, 7(4), 219–223.
Souvignier, E. & Förster, N. (2011). Effekte prozessorientierter Diagnostik auf die Entwicklung der Lesekompetenz leseschwacher Viertklässler. Empirische Sonderpädagogik, 3(3), 243–255.
Tetzlaff, L, Schmiedek, F., & Brod, G. (2020). Developing personalized education: A dynamic framework. Educational Psychology Review 33, 863–882. https://doi.org/10.1007/s10648-020-09570-w
Voss, T. & Wittwer, J. (2020). Unterricht in Zeiten von Corona: Ein Blick auf die Herausforderungen aus der Sicht von Unterrichts- und Instruktionsforschung. Unterrichtswissenschaft 48, 601–627.
Wagner, M., Gegenfurtner, A., & Urhahne, D. (2020). Effectiveness of the Flipped Classroom on Student Achievement in Secondary Education: A Meta-Analysis. Zeitschrift für Pädagogische Psychologie 35, 11–31.
Wilbert, J., & Linnemann, M. (2011). Kriterien zur Analyse eines Tests zur Lernverlaufsdiagnostik. Empirische Sonderpädagogik 3, 225–242.
Winne, P. H., & Hadwin, A. F. (2008). The weave of motivation and self-regulated learning. In D. H.Schunk & B. J. Zimmerman (Eds.), Motivation and self-regulated learning: Theory, research, and applications (S. 297–314). Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates Publishers.
Wisniewski, B., Zierer, K., & Hattie, J. (2020). The power of feedback revisited: A meta-analysis of educational feedback research. Frontiers in Psychology 10, 1–14. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2019.03087
Wößmann, L. (2020). Folgekosten ausbleibenden Lernens: Was wir über die Coronabedingten Schulschließungen aus der Forschung lernen können. ifo Schnelldienst, 73, 6.
Author information
Authors and Affiliations
Corresponding author
Editor information
Editors and Affiliations
Rights and permissions
Copyright information
© 2023 Der/die Autor(en), exklusiv lizenziert an Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature
About this chapter
Cite this chapter
Jude, N., Ziehm-Eicher, J., Goldhammer, F., Drachsler, H., Hasselhorn, M. (2023). Digitalisierung und Diagnostik in Schulen – Herausforderungen für Bildungspraxis und Bildungsforschung. In: Scheiter, K., Gogolin, I. (eds) Bildung für eine digitale Zukunft. Edition ZfE, vol 15. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-37895-0_11
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-37895-0_11
Published:
Publisher Name: Springer VS, Wiesbaden
Print ISBN: 978-3-658-37894-3
Online ISBN: 978-3-658-37895-0
eBook Packages: Education and Social Work (German Language)