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Sitzungsübersicht
Sitzung
F9-S17: Computerbasiertes formatives Assessment mit MINDSTEPS
Zeit:
Freitag, 27.03.2020:
9:00 - 10:45

Ort: S17

Präsentationen

Computerbasiertes formatives Assessment mit MINDSTEPS

Stéphanie Berger, Nina König, Lukas Giesinger, Martin J. Tomasik, Urs Moser

Institut für Bildungsevaluation, Assoziiertes Institut der Universität Zürich, Schweiz

Ziel diese Beitrags ist es, am Beispiel des adaptiven computerbasierten Assessment-Tools MINDSTEPS (www.mindsteps.ch; siehe auch Tomasik, Berger & Moser, 2018) aufzuzeigen, wie moderne Computertechnologie für regelmässiges formatives Assessment und personalisiertes Lernen in Schulklassen eingesetzt werden kann. MINDSTEPS ist eine Online-Itembank, die auf den Erkenntnissen des neuseeländischen Forscherteams um John Hattie basiert (z.B. Hattie, 2009; Hattie & Timperley, 2007). MINDSTEPS unterstützt Schülerinnen und Schüler sowie Lehrerinnen und Lehrer dabei, selbstverantwortlich den aktuellen Lernstand sowie Lernfortschritte der Schülerinnen und Schüler über die Zeit zu erfassen, beziehungsweise im Sinne von „Visible Learning“ sichtbar zu machen.

Zu diesem Zweck stehen in MINDSTEPS für die Fächer Deutsch, Englisch, Französisch und Mathematik zwischen 4‘000 und 12‘000 Aufgaben zur Verfügung, welche auf der Basis des kompetenzbasierten Deutschschweizer Lehrplans „Lehrplan 21“ entwickelt wurden. Die Aufgaben richten sich an Schülerinnen und Schüler von der 3. Klasse der Primarstufe bis zur 9. Klasse der Sekundarstufe I (Ende der obligatorischen Schulzeit). Sie sind inhaltlich nach Kompetenzen und Themen kategorisiert und empirisch auf einer vertikalen Skala auf der Basis der Item Response Theorie (IRT) verortet. Dank der vertikalen IRT-Skala können die Aufgaben adaptiv und somit den aktuellen Fähigkeiten der Schülerinnen und Schüler entsprechend ausgewählt werden (van der Linden & Glas, 2010; Wainer, 2000) und die Ergebnisse sind über verschiedene Messzeitpunkte hinweg vergleichbar. Da in MINDSTEPS nicht Tests sondern einzelne Aufgaben zur Verfügung stehen, können die Aufgaben je nach Fragestellung flexibel kombiniert werden: Zu allgemeinen adaptiven Standortbestimmungen innerhalb eines Kompetenzbereiches (z.B. Mathematik Zahl und Variable), zu Aufgabenserien mit thematischem Fokus (z.B. Brüche) oder zu Aufgabenserien zu ausgewählten Kompetenzen (z.B. Flexibel zählen, Zahlen nach der Grösse ordnen und Ergebnisse überschlagen).

Dieser Beitrag umfasst drei Teile. Im ersten Teil werden theoretische Grundlagen zum pädagogischen Konzept und zum zugrundeliegenden Messmodel von MINDSTEPS präsentiert. Einerseits wird die Bedeutung von datengestütztem Feedback für die Unterstützung des Lehr-Lern-Prozesses erläutert (Hattie & Timperley, 2007; Schildkamp, Lai, & Earl, 2013). Andererseits wird aufgezeigt, wie die Testaufgaben in der Itembank organisiert sind und wie sie auf der Basis der IRT auf einer vertikalen Skala, welche kompetenzorientiertes Feedback und die Verfolgung des Lernfortschrittes über die Zeit hinweg ermöglicht, verortet wurden (Berger, Verschoor, Eggen & Moser, 2019).

Im zweiten Teil des Beitrags demonstrieren wir ganz konkret, wie MINDSTEPS in der Schulpraxis eingesetzt werden kann. Es werden vier verschiedene Use Cases präsentiert, welche jeweils von praxisrelevanten Fragestellungen ausgehen, wie beispielsweise: „Welche Fortschritte machte meine Klasse im letzten Jahr in «Englisch Lesen»?“. Wir zeigen auf, wie in Anhängigkeit von der Fragestellung, welche die Lehrerinnen und Lehrer oder die Schülerinnen und Schüler haben, Aufgaben aus der Itembank zu Aufgabenserien mit unterschiedlichem Fokus zusammengestellt werden können und wie diese Aufgabenserien individuellen Schülerinnen und Schülern oder ganzen Klassen zugewiesen werden können. Anschliessend geben wir einen Einblick in die verschiedenen Aufgabenformate und zeigen, wie die Schülerinnen und Schüler die ihnen zugewiesenen Aufgabenserien online lösen können. Schliesslich präsentieren wir die Ergebnisrückmeldungen für die vier Use Cases und zeigen, wie die Klassenergebnisse und die individuellen Schülerergebnisse von den Lehrerinnen und Lehrern und den Schülerinnen und Schülern in der Praxis für die Klärung ihrer Fragen und als Ausgangspunkt für personalisiertes Lernen (vgl. Holmes, Anastopoulou, Schaumburg, & Mavrikis, 2018) genutzt werden können.

Im dritten Teil des Beitrages, wird das Publikum dazu eingeladen, die Möglichkeiten, Risiken und Grenzen der digitalen Leistungsmessung zu diskutieren. Die Diskussion wird anhand von Leitfragen moderiert. Wie kann digitale Leistungsmessung personalisiertes Lernen unterstützen? Wo bietet digitalisierte Leistungsmessung im Unterricht eine Entlastung für die Lehrperson? Welche Voraussetzungen müssen gegeben sein, damit die Ergebnisse eines Tools wie MINDSTEPS für die individuelle Förderung und die Unterrichtsentwicklung einen Mehrwert bringen? Welche Chancen bietet die digitalisierte Leistungsmessung für die empirische Bildungsforschung?