@inproceedings{BringErlebachFranketal.2023, author = {Bring, Philipp and Erlebach, Ralf and Frank, Carolin and Naumann, Johannes}, title = {Absicherung der Studierf{\"a}higkeit in der Studieneingangsphase. Modellierung mathematischen Schulvorwissens}, booktitle = {Tagungsband zum 5. Symposium zur Hochschullehre in den MINT-F{\"a}chern}, editor = {D{\"o}lling, Hanna and Sch{\"a}fle, Claudia and K{\"u}rsten, Susanne and Hunger, Marianne and Hirtt, Jim and Riegler, Peter}, publisher = {BayZiel}, address = {M{\"u}nchen}, issn = {1612-4537}, doi = {10.57825/repo_in-4371}, pages = {25 -- 34}, year = {2023}, abstract = {Mangelnde schulische Kompetenzen im Bereich Mathematik sowie Text- und Sprachverst{\"a}ndnis Deutsch haben sich in der Studieneingangsphase zu einem maßgeblichen Passungsproblem besonders in den MINT -F{\"a}chern entwickelt (Heublein et al., 2017; K{\"u}rten, 2020; Pitton \& Scholten-Akoun, 2016). Zur selbst{\"a}ndigen Aufarbeitung der individuellen Defizite wurden daher in den letzten Jahren digitale Systeme f{\"u}r Self-Assessments oder Selbstlernangebote entwickelt. Hoher Zeitaufwand f{\"u}r die Diagnostik von Kompetenzl{\"u}cken, eine fehlende Verkn{\"u}pfung zwischen Lerninhalten und Testergebnis sowie die Unm{\"o}glichkeit, das Angebot den Anforderungen des Studienganges und -standortes anzupassen, f{\"u}hren zu Akzeptanzproblemen. Das Projekt „Adaptives Lernen in der Studieneingangsphase (AL iSe)" adressiert diese Hemmnisse mittels Computer-Adaptiven Testens (vgl. Erlebach \& Frank, in diesem Band). Hier stellen wir die Modellierung mathematischen Schulvorwissens f{\"u}r die Fragebatterie des Instruments sowie die Ergebnisse der Pilotierung vor.}, language = {de} } @inproceedings{ErlebachFrank2023, author = {Erlebach, Ralf and Frank, Carolin}, title = {Adaptives Lernen in der Studieneingangsphase (ALiSe). Bedingungen und Konzeption des digitalen Selbstlernsystems}, booktitle = {Tagungsband zum 5. Symposium zur Hochschullehre in den MINT-F{\"a}chern}, editor = {D{\"o}lling, Hanna and Sch{\"a}fle, Claudia and K{\"u}rsten, Susanne and Hunger, Marianne and Hirtt, Jim and Riegler, Peter}, publisher = {BayZiel}, address = {M{\"u}nchen}, issn = {1612-4537}, doi = {10.57825/repo_in-4385}, pages = {35 -- 43}, year = {2023}, abstract = {Mangelnde Vorkenntnisse in der Schulmathematik f{\"u}hren in MINT-Studieng{\"a}ngen h{\"a}ufig zu Studienabbr{\"u}chen (Heublein et al., 2017). Die Defizite der kritischen Studierendengruppe sind individuell und reichen bis in Grundlagen aus der Sekundarstufe I. Die Aufarbeitung dieser Defizite im Rahmen regul{\"a}rer universit{\"a}rer Lehrangebote ist nicht m{\"o}glich (K{\"u}rten, 2020). Als kostenneutrale Alternativen werden seit Mitte des letzten Jahrzehnts Online-Self-Assessments (OSA) und Online-Kurs-Angebote (OKA) angeboten. Jedoch blieb die erhoffte Wirkung - gesteigerte Studierf{\"a}higkeit und verringerte Abbruchsquoten - in den MINT-F{\"a}chern bislang aus (Heublein, Hutzsch, \& Schmelzer, 2022). Im Rahmen des ALiSe-Projektes wurden bestehende OSAOKA-Systeme aus Sicht von Bildungsanbietern und Studierenden analysiert. Der Beitrag stellt die Ergebnisse dieser Analyse vor und leitet aus den sich ergebenden Anforderungen die Konzeption eines OSA-OKA-Systems f{\"u}r eine effektive Kompetenzaufarbeitung mathematischen Schulvorwissens ab.}, language = {de} }