Flipped-Classroom in wirtschaftspädagogischen Statistikveranstaltungen

Neukonzeption der Veranstaltung „Methodische Grundlagen der Diagnostik, Evaluation und Assessment“

Ausgangslage:

Die Veranstaltung ist als Pflichtmodul im B.Sc. Wirtschaftspädagogik angesetzt (Modulhandbuch). Die Veranstaltung dient dazu, den Studierenden die statistischen Grundlagen zur Diagnostik in bildungswissenschaftlichen Untersuchungen näherzubringen sowie Einblicke in die Gestaltung von Evaluationen und Assessments im Bildungsbereich zu liefern. In den bisherigen Semestern wurde ein Großteil der Zeit vor Ort mit der Erarbeitung des Überblickwissens, d.h. dem Kennenlernen und Verstehen der Methoden der Diagnostik, der Evaluation und dem Assessment, verwendet. Dieses hatte den Nachteil, dass von der Zeit vor Ort häufig nur wenig in die konkrete Bearbeitung von Übungsfällen investiert werden konnte. Allerdings können die Übungen an Fallbeispielen aus der Bildungspraxis erst starten, wenn die Studierenden über die ausreichenden methodischen Kenntnisse verfügen. Ohne dieses „Handwerkszeug“ sind die konkreten Berechnungen an realen Datensätzen aus der Bildungsforschung kaum möglich.

Neukonzeption:

Um den Herausforderungen zu begegnen, erfolgte eine Umstellung der Lehrveranstaltung „Diagnostik, Evaluation und Assessment“ in ein Flipped-Classroom-Design (vgl. Hao, 2016; Mattis, 2015). Dieses bedeutet, dass für die Studierenden zur Vorbereitung auf die jeweilige Lehrveranstaltung digitale Lehr-Lern-Materialien entwickelt wurden. Zu diesen Materialien zählen PowerPoint-Präsentationen, zu denen eine Tonspur abgehört werden kann, in der die Lehrkraft die Inhalte der Präsentation erklärt. Auch Online-Quizze zu den statistischen Ver-fahren werden den Studierenden vor der eigentlichen Lehrveranstaltung zur Verfügung ge-stellt. Ziel ist es, dass die Studierenden sich vor der eigentlichen Lehrveranstaltung mit den digitalen Lehrmaterialien das Überblickswissen zu dem jeweiligen Verfahren selbstständig erarbeiten. Zu den Verfahren zählen dabei u.a. Regressions-, Cluster-, Diskriminanz- und Faktorenanalysen. Auf die größtenteils frontale Wissensvermittlung zu den Grundlagen zu diesen Verfahren wird verzichtet, was mit einer Reduzierung der Präsenzzeit in die Vermitt-lung der Grundlagen der statistischen Verfahren einhergeht. Die so gewonnene Zeit in der Lehrveranstaltung wird in die Bearbeitung von Übungsaufgaben zu den statistischen Verfah-ren investiert. Dabei sind zwei zentrale Aspekte der Gestaltung dieser Übungsfälle zu beach-ten:
  • Die Analysen werden stets mit „realen“ Daten, die entsprechend anonymisiert wurden, aus bestehenden Forschungsprojekten durchgeführt. So wurde ein Datensatz zur Erfassung der Financial Literacy bei Studierenden unterschiedlicher Studiengänge der Universität Mainz erhoben. Dieser Datensatz umfasst ca. 1.000 Proband*innen. Durch den Einsatz der statistischen Verfahren an diesen Daten treten zwar Probleme auf, wie unplausible Angaben oder zu geringe Stichprobengrößen, bei denen die statistischen Verfahren nur eingeschränkt nutzbar sind. Allerdings lernen die Studierenden so, diese Herausforderungen angemessen zu meistern, sodass dieses einen höheren Praxisbezug zu Datensätzen aus der Bildungspraxis zeigt.
  • Die Übungen zu den Lehrveranstaltungen werden als Teil der Prüfungsleistung durch Gruppen von Studierenden aus der Lehrveranstaltung selbst konzipiert und auch durchgeführt. Hierbei erfolgt im Vorfeld eine enge Absprache mit den Lehrkräften aus dieser Lehrveranstaltung, um möglichen Fehlkonzeptionen entgegenzuwirken. Durch die selbstständige Planung und Durchführung der Übungen werden die Studierenden in eine Unterrichtssituation versetzt, die die angehenden Lehrkräfte auf den Berufsalltag vorbereitet.

Bisherige Erfahrungen

Die durchgeführten Lehrevaluationen lassen auf eine hohe Akzeptanz der umgestalteten Lehrveranstaltung schließen. Die Materialien werden ständig weiterentwickelt und auch auf andere Softwareprogramme ausgeweitet. So findet aktuell der Einbezug der Software SPSS und AMOS (insbesondere zur Strukturgleichungsmodellierung) statt. Es fällt besonders bei Abschlussseminaren (u.a. Bachelorseminar) auf, dass die Studierenden hier deutlich weniger Probleme bei der Analyse von Daten aus dem Bildungsbereich zeigen. Allerdings muss auch kritisch angesprochen werden, dass das vorgestellte Konzept ein hohes Maß an Selbstregulation, Motivation und Interesse der Studierenden voraussetzt. Ohne die Vorbereitung der Inhalte im Vorfeld der Lehrveranstaltungen ist das Gelingen der Übungen vor Ort und auch der Klausurleistungen gefährdet.

Literaturverweise

Hao, Y. (2016). Middle school students’ flipped learning readiness in foreign language classrooms: Exploring its relationship with personal characteristics and individual circumstances. Computers in Human Behavior, 59, 295–303.

Mattis, K.V. (2015). Flipped Classroom Versus Traditional Textbook Instruction: Assessing Accuracy and Mental Effort at Different Levels of Mathematical Complexity. Tech Know Learn, 20, 231–248.

 

Beispielfolien zum Umgang mit der Software SPSS mit Tonspur.

 

 

 

 

 

 

Ansprechpartner

Projektleiter:
Roland Happ