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Towards a Standardized Machine-Readable Metadata Format for MOOC Platforms
e-learning and education, Iss. 15Heutzutage sind viele Onlinekurse wie MOOCs (Massive Open Online Courses) verfügbar von verschiedenen Anbietern (z.B. edX, Coursera, openHPI, OpenWHO, iMOOX). Um Lernende zu unterstützen, wurden Aggregatoren wie Class Central oder MOOChub gegründet. Diese Aggregatoren enthalten Kataloge mit den Angeboten der Provider, was sie zu zentralen Eintrittspunkten für die Nutzenden macht. Diese Kataloge basieren auf Metadaten, die entsprechend formatiert sein müssen. Die Metadaten können dann auch zum Filtern von Kursen und Empfehlungssystemen genutzt werden. Mit dem Aufkommen von mehr und mehr KI-basierten Empfehlungsservicen für Lerngelegenheiten und Lernpfadassistenten steigt der Bedarf an gut gepflegten und bedeutsamen Metadaten massiv an. In dieser Publikation stellen wir unsere Untersuchungen zu verschiedenen Systemen zur Kategorisierung des Studienbereichs, Themenbereichs oder Faches vor, die genutzt werden können, um existierende Metadatenformate zu verbessern. Eine Übersicht über Kategorisierungssysteme für Studienbereiche von verschiedenen Entitäten (z.B. international, national und private Organisationen) wird gegeben. Die Systeme werden in Hinblick auf ihren Nutzen in Metadatenformaten zur Beschreibung von Kursen verglichen. Die Ergebnisse werden genutzt, um unser Metadatenformat zu verfeinern und stellen einen weiteren Schritt hin zu einem standardisierten Metadatenformat für Kurse und automatisiert generierten Metadaten dar.
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Design Principals for Building a Collaborative Exchange Platform for Auto-gradable Programming Exercises
e-learning and education, Iss. 15Das Aufkommen freier offener Onlinekurse, sogenannter Massive Open Online Courses (MOOCs), hat den Zugang zur Informatik erleichtert, indem Kurse zu verschiedenen Programmiersprachen und -technologien für jedermann über eine Internetverbindung zur Verfügung gestellt werden. Diese MOOCs haben gezeigt, dass die Bereitstellung notwendiger Tools für selbstreguliertes Lernen und formatives Feedback für Lernende von entscheidender Bedeutung für erfolgreiche Lernergebnisse ist. Ähnlich wie MOOC-Lernende profitieren auch Studierende an Universitäten sowie Schülerinnen und Schüler von interaktiven Übungen mit automatisiertem Feedback. Allerdings fehlt es Hochschullehrenden und vor allem Gymnasiallehrkräften oft an geeigneten Programmieraufgaben und den notwendigen Tools. Deshalb haben wir mit der Arbeit an CodeHarbor begonnen, wodurch Lehrkräften ein innovatives Tool zur Verfügung steht, mit dem sie automatisch-bewertbare Programmieraufgaben mit ihren Kolleg:innen teilen, bewerten und diskutieren können. In diesem Artikel beschreiben wir den Einsatz von Interviews und thematischen Analysen, mit denen wir die Herausforderungen und Chancen von Informatiklehrkräften beim Austausch digitaler Lehrmaterialien für ihren Unterricht untersuchten. Als Ergebnis haben wir zwölf Anwendungsfälle und drei Designprinzipien definiert, die bei der Entwicklung einer Plattform für den Austausch von Lehrmaterialien im Fach Informatik berücksichtigt werden sollten. Mit Werkzeugen, die in erster Linie für Informatiklehrkräfte entwickelt wurden und ihnen kollaboratives Arbeiten ermöglichen, sehen wir CodeHarbor als eine innovative Plattform, um den Informatikunterricht interaktiver und interessanter zu gestalten
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Towards a Standardized Machine-Readable Metadata Format for MOOC Platforms
e-learning and education, Iss. 15Heutzutage sind viele Onlinekurse wie MOOCs (Massive Open Online Courses) verfügbar von verschiedenen Anbietern (z.B. edX, Coursera, openHPI, OpenWHO, iMOOX). Um Lernende zu unterstützen, wurden Aggregatoren wie Class Central oder MOOChub gegründet. Diese Aggregatoren enthalten Kataloge mit den Angeboten der Provider, was sie zu zentralen Eintrittspunkten für die Nutzenden macht. Diese Kataloge basieren auf Metadaten, die entsprechend formatiert sein müssen. Die Metadaten können dann auch zum Filtern von Kursen und Empfehlungssystemen genutzt werden. Mit dem Aufkommen von mehr und mehr KI-basierten Empfehlungsservicen für Lerngelegenheiten und Lernpfadassistenten steigt der Bedarf an gut gepflegten und bedeutsamen Metadaten massiv an. In dieser Publikation stellen wir unsere Untersuchungen zu verschiedenen Systemen zur Kategorisierung des Studienbereichs, Themenbereichs oder Faches vor, die genutzt werden können, um existierende Metadatenformate zu verbessern. Eine Übersicht über Kategorisierungssysteme für Studienbereiche von verschiedenen Entitäten (z.B. international, national und private Organisationen) wird gegeben. Die Systeme werden in Hinblick auf ihren Nutzen in Metadatenformaten zur Beschreibung von Kursen verglichen. Die Ergebnisse werden genutzt, um unser Metadatenformat zu verfeinern und stellen einen weiteren Schritt hin zu einem standardisierten Metadatenformat für Kurse und automatisiert generierten Metadaten dar.
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Design Principals for Building a Collaborative Exchange Platform for Auto-gradable Programming Exercises
e-learning and education, Iss. 15Das Aufkommen freier offener Onlinekurse, sogenannter Massive Open Online Courses (MOOCs), hat den Zugang zur Informatik erleichtert, indem Kurse zu verschiedenen Programmiersprachen und -technologien für jedermann über eine Internetverbindung zur Verfügung gestellt werden. Diese MOOCs haben gezeigt, dass die Bereitstellung notwendiger Tools für selbstreguliertes Lernen und formatives Feedback für Lernende von entscheidender Bedeutung für erfolgreiche Lernergebnisse ist. Ähnlich wie MOOC-Lernende profitieren auch Studierende an Universitäten sowie Schülerinnen und Schüler von interaktiven Übungen mit automatisiertem Feedback. Allerdings fehlt es Hochschullehrenden und vor allem Gymnasiallehrkräften oft an geeigneten Programmieraufgaben und den notwendigen Tools. Deshalb haben wir mit der Arbeit an CodeHarbor begonnen, wodurch Lehrkräften ein innovatives Tool zur Verfügung steht, mit dem sie automatisch-bewertbare Programmieraufgaben mit ihren Kolleg:innen teilen, bewerten und diskutieren können. In diesem Artikel beschreiben wir den Einsatz von Interviews und thematischen Analysen, mit denen wir die Herausforderungen und Chancen von Informatiklehrkräften beim Austausch digitaler Lehrmaterialien für ihren Unterricht untersuchten. Als Ergebnis haben wir zwölf Anwendungsfälle und drei Designprinzipien definiert, die bei der Entwicklung einer Plattform für den Austausch von Lehrmaterialien im Fach Informatik berücksichtigt werden sollten. Mit Werkzeugen, die in erster Linie für Informatiklehrkräfte entwickelt wurden und ihnen kollaboratives Arbeiten ermöglichen, sehen wir CodeHarbor als eine innovative Plattform, um den Informatikunterricht interaktiver und interessanter zu gestalten
