Biologie-Aufgaben für Blended Learning

Best-Paper Award auf der Fachtagung Bildungstechnologie der Gesellschaft für Informatik: Die interdisziplinäre Publikation zeigt, wie sich Selbstlernaufgaben aus dem Bereich der Biologie automatisch erzeugen lassen.

Die interdisziplinäre Publikation "Technische Aspekte der automatischen Aufgabengenerierung für Blended Learning Aufgaben in der Biologie" von Justin Timm, Benjamin Otto, Thilo Schramm, Michael Striewe, Philipp Schmiemann und Michael Goedicke wurde auf der DELFI 2019 - der 17. Fachtagung Bildungstechnologie der GI in Berlin als bester Beitrag ausgezeichnet.

Der Beitrag demonstriert und analysiert an zwei Fallbeispielen aus der Biologie, wie fachspezifische Selbstlernaufgaben mit variablen Inhalten für ein Blended Learning Angebot automatisiert erzeugt werden können. Er zeigt, dass auch hochspezifische fachliche Eigenschaften technisch abgebildet werden können und eine gute Item-Qualität erzeugt werden kann. Bei der Würdigung des Papers hob das Programmkomitee hervor, dass der Beitrag nicht nur durch den erfolgreichen Einsatz informatischer Methoden überzeuge, sondern dass der praktische Einsatz auch in zwei Lehrveranstaltungen mit jeweils dreistelliger Teilnehmerzahl evaluiert wurde.

Die Publikation entstand in Zusammenarbeit des paluno mit der Fakultät für Biologie der Universität Duisburg-Essen. Im Rahmen des BMBF-Projekts "Bildungsgerechtigkeit im Fokus" kooperieren diese Partner erfolgreich im Teilprojekt "Ausbau und curriculare Verankerung von Blended-Learning-Szenarien".