Kompetenzorientiertes E-Assessment für die grafische Modellierung (KEA-Mod)

Im Forschungsprojekt KEA-Mod stand das Ziel im Vordergrund, die Qualität der Lehre in Veranstaltungen mit Fachbezug zur grafischen Modellierung in der (Wirtschafts-) Informatik durch den Einsatz kompetenzorientierter Prüfungsformate in Lehrveranstaltungen mit hohen Teilnehmerzahlen zu erhöhen. Hierzu wurde im Rahmen des Projekts die KEA-Mod Plattform (https://www.keamod.de), eine E-Assessment Plattform für die grafische Modellierung, entwickelt. Es handelt sich dabei um eine browser-basierte Softwarelösung, welche es ermöglicht, Prüfungsaufgaben durch Lehrende zu erstellen, Studierenden zur Bearbeitung zur Verfügung zu stellen und die Aufgabenlösungen anschließend (semi-) automatisiert zu bewerten und Feedback zu geben. Die KEA-Mod Plattform kann in vielen unterschiedlichen Phasen von Lehrveranstaltungen auf Bachelor- und Master-Ebene eingesetzt werden (formativ und summativ), um verschiedene Lehr- / Lernszenarien abzudecken. Während der Entwicklung der KEA-Mod Plattform erfolgte eine begleitende Datenerhebung zur formativen Evaluation der Software durch Studierende. Die Datenerhebung erfolgte mit einem Online-Fragebogen, bei welchem die Bewertung der Usability sowie der wahrgenommenen Lernförderlichkeit und Nützlichkeit der E-Assessment-Plattform anhand von Ratings-Skalen im Vordergrund standen. Ergänzend wurden in offenen Fragen Verbesserungspotenziale der KEA-Mod Plattform erhoben. Die Ergebnisse wurden während des Projekts zur Weiterentwicklung der Plattform genutzt. Die Forschungsdaten werden insbesondere für inhaltsverwandte Forschungsprojekte oder Projekte, die sich der Weiterentwicklung der KEA-Mod Plattform widmen, nachnutzbar gemacht.

Non-probability Sample - Respondent-assisted Sample

Self-administered questionnaireSelfAdministeredQuestionnaire

Selbstausgefüllter FragebogenSelfAdministeredQuestionnaire

Identifier
Source https://search.gesis.org/research_data/SDN-10.7802-2530?lang=de
Metadata Access https://datacatalogue.cessda.eu/oai-pmh/v0/oai?verb=GetRecord&metadataPrefix=oai_ddi25&identifier=0d0f8844b05b88b1f3cfa423f5e50f8aeecde8e9298befa215a1a727a675e042
Provenance
Creator Soyka, Chantal; Schaper, Niclas
Publisher GESIS Data Archive for the Social Sciences; GESIS Datenarchiv für Sozialwissenschaften
Publication Year 2023
Funding Reference [Bundesministerium für Bildung und Forschung]
Rights Free access (without registration) - The research data can be downloaded directly by anyone without further limitations.; Freier Zugang (ohne Registrierung) - Die Forschungsdaten können von jedem direkt heruntergeladen werden.
OpenAccess true
Contact http://www.gesis.org/
Representation
Language English; German
Discipline Social Sciences
Spatial Coverage Germany; Germany