| | Liebe STACK-Community und STACK-Interessierte, wir freuen uns, Sie zur fünften Ausgabe unseres Newsletters begrüßen zu dürfen! Ein herzliches Dankeschön an alle, die durch ihre engagierten Beiträge und ihre Unterstützung auch diese Ausgabe möglich gemacht haben. Ihr Engagement macht den STACK-Newsletter zu einer wertvollen Plattform für Austausch und gemeinsames Lernen. Wenn Sie Interesse haben, auch in Zukunft oder weiterhin einen Beitrag zu leisten, freuen wir uns über Ihre Einsendungen - jede Idee und jeder Erfahrungsbericht ist eine Bereicherung für die gesamte Community. In dieser Ausgabe haben wir wieder eine abwechslungsreiche Sammlung von Beiträgen für Sie zusammengestellt. Der Newsletter beginnt mit dem Beitrag „Die Verwendung von STACK für summative Prüfungen – Chancen und Risiken“ von Markus Orthaber und Thomas Antretter von der Montanuniversität Leoben und beleuchtet die Herausforderungen und Chancen, die sich aus der Verwendung von STACK für summative Prüfungen ergeben. Dabei werden Erfahrungen bei der Implementierung von STACK für Prüfungen besprochen und mögliche Lösungen für technische und praktische Probleme diskutiert. Anschließend berichten Armin Varmaz und Katharina Riebe über den Einsatz von „STACK in neuen Kontexten: Brückenschlag zwischen Mathematik und sozio-ökonomischer Bildung an der Hochschule Bremen“. Hier erfahren Sie, wie STACK erfolgreich in sozio-ökonomische Studiengänge integriert wurde und welche innovativen Ansätze zur Überprüfung komplexer ökonomischer und sozialer Modelle entwickelt wurden. Den Abschluss bildet ein spannender Beitrag über die „Erfahrungen aus dem Projekt EduFIT an der DHBW Mannheim“ von Dr. Miriam Weigel (in Zusammenarbeit mit: Prof. Dr. Reinhold Hübl, Kim Kneher, David Obermayr, Marc Peterfi). Der Beitrag gibt Einblicke in die Anwendung von STACK-Fragen zur Individualisierung von Tutorien und die damit verbundenen Herausforderungen, insbesondere im Hinblick auf den Einsatz neuer KI-Technologien. Am Ende dieses Newsletters möchten wir Sie bereits zum ersten „STACK Talk am frühen Abend“ am 05. November 2024 um 18 Uhr einladen. Dieses neue Format bietet der Community die Möglichkeit, sich einmal im Semester über aktuelle Entwicklungen und Erfahrungen auszutauschen. Wir freuen uns auf einen bereichernden Austausch und viele spannende Diskussionen. In der Literaturvorstellung „Graphical Visualization of STACK Response Analysis“ von Karin Landenfeld, Malte Eckhoff und Jonas Priebe von der Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg wird eine Methode zur grafischen Visualisierung der Häufigkeit von Studierendenantworten auf STACK-Fragen vorgestellt, indem die Häufigkeiten der gegebenen Antworten zusätzlich in einem Feedbackbaum dargestellt wird. Diese Visualisierung hilft Lehrenden, häufige Fehler zu identifizieren und den Feedbackbaum sowie die Aufgaben gezielt zu optimieren, um den Lernprozess zu verbessern. Wir wünschen Ihnen viel Spaß beim Lesen des neuen Newsletters und hoffen, dass Sie inspirierende Anregungen und wertvolle Informationen finden. Viel Spaß beim Lesen und herzliche Grüße Ihr STACK Net Team |
Übersicht über die Beiträge
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STACK in der Lehre: Die Verwendung von STACK für summative Prüfungen – Chancen und Risiken (Markus Orthaber und Thomas Antretter; Universität: Montanuniversität Leoben)
| Verfasst von: Markus Orthaber und Thomas Antretter; Universität: Montanuniversität Leoben Rückfragen und Anregungen zu diesem Artikel richten Sie gerne an: markus.orthaber@unileoben.ac.at oder Thomas.Antretter@unileoben.ac.at STACK hat sich als äußerst nützlich für Online Self-Assessments in Bereichen wie der Technischen Mechanik erwiesen, wo die Bewertung von Problemlösungskompetenzen statt von Faktenwissen im Vordergrund steht. Während für Letzteres Multiple-Choice-Tests geeignet sind, erfordert Ersteres ausgeklügelte Strategien, die nur mit STACK realisiert werden können. Dabei müssen die Studierenden ihre Antworten in einem bestimmten Format eingeben. In der Praxis sind Tippfehler eine häufige Fehlerquelle, welche die Prüfungsauswertung verfälschen kann. Das ist zwar störend, die Konsequenzen sind aber überschaubar, solange keine rechtsverbindlichen Noten aus der automatisierten Prüfungsauswertung abgeleitet werden. Aus diesem Grund wird STACK derzeit hauptsächlich für formative Kenntnisüberprüfungen verwendet. Während der Pandemie begann der Lehrstuhl für Mechanik, STACK-basierte Fragen auch für summative Tests einzusetzen. Das Risiko von Tippfehlern wurde durch das Bereitstellen eines zusätzlichen „Cheat-Sheets“ für die Studierenden verringert, auf dem die gebräuchlichsten Ausdrücke und Symbole zusammen mit ihrer zugehörigen STACK-Syntax aufgeführt waren. Dennoch traten weiterhin Formatierungsfehler auf, die manuell identifiziert werden mussten. Auf den ersten Blick scheint dies den Vorteil einer automatischen Auswertung zu konterkarieren. In der Praxis waren diese Tippfehler jedoch leicht erkennbar, sodass insgesamt immer noch eine erhebliche Beschleunigung des Auswertungsaufwands erreicht werden konnte. Ein weiteres Problem trat bei summativen Tests auf, das auf die hohen Rechenanforderungen von STACK zurückzuführen war. Dies wurde dann besonders kritisch, wenn eine große Anzahl von Studierenden gleichzeitig STACK-Prüfungen absolvierte, was die Antwortverarbeitung auf ein unakzeptabel niedriges Niveau verlangsamte oder sogar zu Laufzeitfehlern führte. Die offensichtliche Lösung bestand darin, auf Goemaxima auf einem skalierbaren Cluster umzusteigen, wie von Stefan Koospal im STACK Newsletter #2 beschrieben. Dieser Wechsel ermöglichte es auch, mit komplizierteren Antwortbäumen (potential response trees - PRTs) zu experimentieren, um Folgefehler in Fragenantworten fair berücksichtigen zu können. Diese PRTs wurden bereits in einer Handvoll summativer Prüfungen getestet und ihre Gültigkeit wurde sorgfältig überprüft. Bisher sieht die Berücksichtigung von Folgefehlern mit STACK sehr vielversprechend aus. Die wichtigste Erkenntnis war insgesamt aber dennoch, dass es immer ratsam ist, eine gedruckte Version der Prüfungsfragen vorzubereiten, um bei Problemen schnell eine Alternative zur Verfügung zu haben. |
Zu den Autoren:
| Markus Orthaber war von 2013 - 2023 Senior Lecturer am Lehrstuhl für Mechanik der Montanuniversität Leoben und dort intensiv in den Lehr- und Prüfungsbetrieb eingebunden. Er beschäftigt sich seit Jahren ausführlich mit Blended Learning und Flipped Classroom Szenarien in der technischen Mechanik. Ein Spezialgebiet ist dabei das elektronische Prüfen arbeitsintensiver Rechenbeispiele nicht nur in summativen Prüfungsszenarien, sondern auch in Form von Mastery-Test in der Flipped Classroom Lehre. Anfang 2024 hat Markus Orthaber die Leitung des Center for Teaching and Learning an der Montanuniversität Leoben übernommen. Dort ist er für die Dissemination moderner Lehrmethoden, Lehrvideoproduktion und Support bei Fragen rund um das LMS Moodle zuständig. Privat betreibt er die Website https://www.technischemechanik.com und stellt dort Selbstlernmaterialien für Studierende zur Verfügung. Thomas Antretter ist seit 2009 Leiter des Lehrstuhls für Mechanik an der Montanuniversität Leoben und beschäftigt sich seither intensiv mit dem Einsatz digitaler Plattformen im Lehr- und Prüfungswesen. Im Rahmen einer universitätsübergreifenden Lehrveranstaltungsserie gibt er in jährlich stattfindenden Seminaren seine Erfahrungen im Bereich des elektronischen Prüfens an Hochschullehrende weiter. Ein besonderes Interessensgebiet stellt die Gestaltung valider Prüfungsaufgaben für Studierende der Ingenieurstudien dar. Dabei steht immer die Frage im Vordergrund, inwieweit die von Ingenieuren verlangte Problemlösungskompetenz automatisiert abgefragt und evaluiert werden kann. Seit 2022 ist Thomas Antretter Studiendekan an seiner Universität und als solcher unmittelbar mit der Vereinbarkeit heute verfügbarer technischer Möglichkeiten im Lehr- und Prüfungsbetrieb mit dem geltenden Studienrecht befasst. | |
STACK in der Lehre: STACK in neuen Kontexten - Brückenschlag zwischen Mathematik und sozio-ökonomischer Bildung an der Hochschule Bremen (Armin Varmaz und Katharina Riebe, Hochschule Bremen)
| Verfasst von: Armin Varmaz und Katharina Riebe; Hochschule: Hochscchule Bremen (HSB) Rückfragen, Informationen und Anregungen zu diesem Artikel richten Sie gerne an: armin.varmaz@hs-bremen.de oder katharina.riebe@hs-bremen.de STACK, ursprünglich als Open-Source-Online-Bewertungssystem für Mathematik und naturwissenschaftliche Fächer entwickelt, hat sich vor allem in der mathematischen Bildung etabliert. Die Anwendung von STACK in sozio-ökonomischen Studiengängen stellt jedoch eine spannende und innovative Erweiterung dar, die sowohl didaktisch als auch methodisch neue Perspektiven eröffnet. In diesen Feldern, die mathematische und statistische Modelle zur Analyse von Märkten, wirtschaftlichen Prozessen und sozialen Phänomenen nutzen, bietet STACK eine präzise und automatisierte Möglichkeit, komplexe Berechnungen und Modellierungen zu überprüfen. An der Hochschule Bremen haben wir dieses Potenzial erkannt und eine Initiative gestartet, um STACK gezielt in ökonomischen und soziologischen Fächern einzusetzen. In enger Zusammenarbeit mit erfahrenen Lehrenden, die über tiefergehende Kenntnisse in der STACK-Programmierung verfügen, entwickeln wir umfangreiche Aufgabenpools, die auf die spezifischen Anforderungen dieser Disziplinen zugeschnitten sind. Diese Aufgabenpools ermöglichen es, ökonomische Theorien, quantitative Sozialforschung und Finanzmathematik auf innovative Weise zu vermitteln und zu prüfen. Ein zentraler Aspekt unserer Initiative ist es, STACK für alle Lehrenden an der Hochschule Bremen zugänglich zu machen, unabhängig von ihren Programmierkenntnissen. Lehrende, die wenig oder keine Erfahrung mit der Programmierung von STACK-Aufgaben haben, können auf die von uns erstellten Aufgabenpools zurückgreifen und diese direkt in ihren Kursen einsetzen. Dies erleichtert den Einsatz von STACK erheblich und erlaubt es, auch in den sozial- und wirtschaftswissenschaftlichen Fächern anspruchsvolle mathematische und statistische Konzepte effektiv zu lehren. Der Einsatz von STACK in diesen Bereichen ermöglicht es Studierenden, ihre mathematischen Fähigkeiten in realitätsnahen ökonomischen und soziologischen Szenarien zu schärfen. Das System bietet nicht nur eine einfache Richtig-Falsch-Bewertung, sondern gibt detailliertes Feedback zu den angewandten Methoden und gemachten Fehlern. Dies fördert ein tieferes Verständnis der Inhalte und unterstützt die Studierenden dabei, ihre methodischen Kompetenzen kontinuierlich zu verbessern. Durch die Bereitstellung dieser umfangreichen Aufgabenpools leisten wir einen wichtigen Beitrag zur Weiterentwicklung der Lehre an der Hochschule Bremen. Wir schaffen eine Infrastruktur, die es ermöglicht, STACK auch ohne fortgeschrittene technische Kenntnisse effektiv zu nutzen und so innovative Lehrmethoden in ökonomischen und soziologischen Studiengängen zu etablieren. Damit tragen wir dazu bei, die Qualität der Lehre in diesen Disziplinen zu erhöhen und die Studierenden besser auf die Herausforderungen in Forschung und Praxis vorzubereiten. |
Zu den Autoren:
| Prof. Dr. Armin Varmaz ist Professor für Finanzwirtschaft und Forschungsclustersprecher an der Hochschule Bremen. Mit langjähriger Erfahrung im Einsatz von STACK in seinen Vorlesungen und Prüfungen, vermittelt er komplexe statistische und finanzwirtschaftliche Inhalte auf innovative Weise. Professor Varmaz verwendet das Lernmanagementsysten ILIAS und nutzt STACK seit 2019. Katharina Riebe ist die stellvertretende Leiterin im Zentrum für Lehren und Lernen (ZLL) und Lehrbeauftragte an der Hochschule Bremen. Als Didaktik-Enthusiastin im Bereich digitale Lehr- und Lernformen setzt Riebe STACK begeistert in Prüfungen ein. Riebe verwendet das Lernmanagementsystem ILIAS und nutzt STACK seit 2019. | |
STACK-Projekt: Erfahrungen aus dem Projekt EduFIT an der DHBW Mannheim (Dr. Miriam Weigel, DHBW Mannheim)
| Verfasst von: Dr. Miriam Weigel (in Zusammenarbeit mit: Prof. Dr. Reinhold Hübl, Kim Kneher, David Obermayr, Marc Peterfi), Duale Hochschule Baden-Württemberg Mannheim Rückfragen und Anregungen zu diesem Artikel richten Sie gerne an: zemath@dhbw-mannheim.de An der DHBW Mannheim wurde im Rahmen des von der Stiftung Innovation in der Hochschullehre im Programm Freiraum 2022 geförderten Projekts EduFIT - Einsatz digital unterstützter Fragen zur Individualisierung von Tutorien - ein individualisiertes Tutorienkonzept unter Nutzung von STACK-Fragen für die mathematischen Lehrveranstaltungen des ersten Studienjahres entwickelt und erfolgreich eingesetzt. Eine besondere Herausforderung stellte das verstärkte Aufkommen von KI-Lösungen wie ChatGPT oder PhotoMath dar: Tests sollten möglichst so gestaltet werden, dass Fragen nicht durch Abfotografieren oder Abschreiben von Studierenden undetektierbar an die KI delegiert werden und dadurch der Lernerfolg ausbleibt. Dadurch stieg die Komplexität und der Korrekturaufwand für händische Einreichaufgaben an, während die digitalen Aufgaben nicht mehr als Ersatz für diese verwendet werden konnten, sondern zum Training dienten. Die Tutorien in Kleingruppen sowie der Einsatz der digitalen Aufgaben mit individualisiertem Feedback wurden von den Studierenden besonders positiv bewertet. Es zeigte sich, dass die Kommunikation mit Studierenden und Tutor*innen ebenso essenziell ist, wie ein „gutes Augenmaß“ bei der Menge der Tests: Ein zu geringes Testintervall oder zu kurze Abstände zwischen den Tests hatten einen negativen Effekt auf die Akzeptanz seitens der Studierenden. Dies konnte durch ein fokussiertes Testkonzept behoben werden. Die im Projekt entstandenen STACK-Aufgaben werden als offene Bildungsmaterialien (OER) über das OER-Repositorium des Landes Baden-Württemberg ZOERR sowie die DOMAIN-Datenbank des AK Mathe Digital zur Verfügung gestellt werden. Weitere Informationen zu den Projekten optes und EduFIT an der DHBW Mannheim finden Sie unter: https://www.mannheim.dhbw.de/service/zemath/projekte-forschung Beitrag zu EduFIT auf der STACK-Konferenz 2023: https://doi.org/10.5281/zenodo.8032196 |
Zu den Autoren:
| Prof. Dr. Reinhold Hübl, Dr. Miriam Weigel, Marc Peterfi, David Obermayr und Kim Kneher arbeiten im Zentrum für mathematisch-naturwissenschaftliches Basiswissen (ZeMath) an der DHBW Mannheim. Sie sind seit mehreren Jahren in der Mathematiklehre tätig und für die mathematischen Studienvorbereitungsangebote der Fakultät Technik verantwortlich. Seit etwa 2017 werden STACK-Aufgaben in den mathematischen Online-Vorkursen und zur Individualisierung von Tutorien in ILIAS und Moodle eingesetzt. |
Veranstaltung: STACK Talk - Ein neues Austauschformat der STACK-Community (Laura Haustein, OTH Amberg-Weiden)
| Im Wintersemester 2024/2025 starten wir mit einem spannenden neuen Veranstaltungsformat: dem STACK Talk am frühen Abend. Diese Veranstaltung bietet der Community eine weitere Möglichkeit, sich über aktuelle Themen, Herausforderungen und innovative Lösungen rund um STACK auszutauschen. Der STACK Talk am frühen Abend soll als Impulsgeber für anregende Diskussionen dienen und die Zusammenarbeit innerhalb der Community weiter stärken. Was ist der STACK Talk? Der STACK Talk ist ein neues, regelmäßig stattfindendes Online-Event, das etwa eine Stunde dauert. Dabei stellen jeweils zwei Personen aus der Community ihren Beitrag aus dem Newsletter vor. Während der Newsletter ein eher passives Format ohne direkte Interaktionsmöglichkeiten ist, soll der STACK Talk am frühen Abend die Möglichkeit bieten, sich in einem kurzweiligen Format aktiv über die Beiträge des Newsletters auszutauschen und die Community von ihrer aktiven Seite noch besser kennenzulernen. Wann findet der erste STACK Talk am frühen Abend statt und was sind die Themen? Der erste STACK Talk findet am Dienstag, den 5.11.2024 von 18:00-19:00 Uhr online statt. Der Link zur Teilnahme lautet: https://bbb.oth-aw.de/rooms/35m-s7i-k0m-scn/join. Aufgegriffen werden die folgenden Beiträge aus den Newslettern: - „STACK in der Lehre: STACK in der Mechaniklehre an der Technischen Hochschule Brandenburg” von Prof. Dr. Martin Kraska (Newsletter 1) - „Projekt: Verstehen durch Visualisierung! – STACK und GeoGebra - Interaktive Lehre und digitale Aufgaben mit Visualisierung” von Prof. Dr. Jörg Horst (Newsletter 2) Jeder Beitrag wird ca. 10 Minuten lang präsentiert, anschließend stehen 15 Minuten für die Diskussion zur Verfügung. |
Literaturvorstellung: „Graphical Visualization of STACK Response Analysis“ (Zusammenfassung von: Laura Haustein, OTH Amberg-Weiden)
| Autoren der Publikation: Karin Landenfeld, Malte Eckhoff und Jonas Priebe (Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg) Die Publikation „Graphical Visualization of STACK Response Analysis” von Karin Landenfeld, Malte Eckhoff und Jonas Priebe stellt eine Methode zur Analyse von Studierendenantworten auf STACK-Fragen mittels grafischer Visualisierung vor (siehe Abbildung 1). |  | Abbildung 1: Beispiel-Konzept der grafischen Visualisierung einer Feedbackbaumanalyse |
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| Ein zentrales Merkmal der STACK-Fragen ist der Feedbackbaum, der differenziertes Feedback basierend auf den gegebenen Antworten ermöglicht. Die grafische Visualisierung dieses Feedbackbaums bietet eine einfache und klare Darstellung der Antworten. Diese Visualisierung ist Grundlage der Erweiterung des Feedbackbaums um eine Darstellung der Häufigkeiten, wie oft Studierende die entsprechende Antwort gegeben haben. Dazu werden die Feedbackbäume wie bisher als Baumstruktur mit Knoten, Ästen und Blättern dargestellt. An jedem Knoten werden die Anzahl der Studierenden die die entsprechende Antwort gegeben haben sowie der prozentuale Anteil an der Gesamtzahl gegebener Antworten dargestellt. Zusätzlich können die Daten für weitere Analysen als CSV-Datei exportiert werden. |  | Abbildung 2: Grafische Visualisierung der Antwortbaumanalyse – Übersicht und detaillierte Ansicht der Verzweigung an Knoten 1 |
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| Ein Beispiel aus einem Mathematik-Vorkurs zeigt, wie die grafische Darstellung die Verteilung der Antworthäufigkeiten auf verschiedene Knoten visualisiert (Abb. 2). Ein solcher Knoten zeigt beispielsweise, dass 52,2 % der Antworten korrekt und 47,8 % fehlerhaft sind. Die vorgestellte grafische Visualisierung vereinfacht die Analyse der Schwierigkeiten, die Studierende bei der Bearbeitung der Aufgabe haben und gibt zudem Hinweise auf mögliche Verbesserungen der Aufgabe. Durch die Identifikation von häufigen Fehlern können Lehrkräfte den Feedbackbaum auch mit Blick auf die gegebenen Rückmeldungen an die Studierenden optimieren und die Aufgaben an deren Bedürfnisse anpassen. Die Publikation diskutiert auch praktische Anwendungen dieser Methode in verschiedenen Lernszenarien, die Lehrenden helfen, den Lernprozess zu optimieren und die Qualität der Lehre zu verbessern. Link Beitrag: https://zenodo.org/records/4915905 |
Zusammenfassung erstellt von: Laura Haustein
| Im Juli 2022 schloss Laura Haustein ihr Abitur in Leverkusen erfolgreich ab. Seit März 2024 studiert sie im Bachelorstudiengang Angewandte Wirtschaftspsychologie an der Ostbayerischen Technischen Hochschule Amberg-Weiden. Im April 2024 trat sie dem STACK Net – Projekt als studentische Hilfskraft bei. Diese Tätigkeit ermöglichte es ihr, erstmals intensiv mit STACK in Berührung zu kommen. Sie ist besonders fasziniert von den vielfältigen Möglichkeiten, digitale Aufgaben gezielt zur Unterstützung des Lernprozesses einzusetzen und kontinuierlich zu verbessern. Ihr Ziel ist es, aktiv an der Weiterentwicklung des Projekts mitzuwirken, um das Potenzial von STACK in Bildungseinrichtungen weiter auszuschöpfen und den Einsatz digitaler Lerntechnologien nachhaltig zu fördern. |
Ausblick
| In den vergangenen Monaten, während meiner Abwesenheit im Rahmen des Mutterschutzes, hatten Sie vermehrt Kontakt mit meiner Kollegin Laura Haustein. Ich, Aviva Kaiser, freue mich, Ihnen mitteilen zu können, dass ich nun wieder im Dienst bin und Ihnen als Ansprechpartnerin zur Verfügung stehe. |
| Ab dem 01. Oktober 2024 wird zudem unsere neue Kollegin, Blanca Kraus, unser Team verstärken. Auch sie steht Ihnen zukünftig gerne für Ihre Anliegen zur Verfügung. | |
| Der nächste Newsletter ist für Dezember 2024 geplant und wird wieder interessante Themen für Sie bereithalten. |
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