Prozessbegleitende automatisierte Identifizierung der Vorgehensweisen von Lernenden in der Sekundarstufe I beim Lösen algorithmischer Probleme

Die Algorithmik wird im Informatikunterricht der Sekundarstufe mit verschiedenen altersgerecht gestalteten Lern- und Programmierumgebungen gelehrt. Diese geben allerdings den Lernenden oft nicht an deren individuelle Vorgehensweise angepasste, rein "technische" Fehlermeldungen aus. Um eine bessere Adaption der Systemrückmeldungen an die von den Lernenden eingesetzten Problemlösestrategien zu erreichen, wird untersucht, auf welche Art und Weise die Lernenden beim Erstellen von Algorithmen vorgehen. Entwickelt wurde dazu bereits eine Aufzeichnungs-Software, die in Abhängigkeit von der Zeit protokolliert, welche Schritte die Lernenden bei der Lösung einer gestellten Aufgabe mit der Programmierumgebung durchführen. Die gesammelten quantitativen empirischen Daten der Aufzeichnungs-Software wurden mit parallel dazu erhobenen qualitativen Daten (Interview, "Laut-denken-lassen") im Hinblick auf typische Vorgehensmuster gemeinsam ausgewertet. Durch die Verknüpfung beider Informationsmengen wurde die Grundlage für Konzeption und Entwicklung einer Diagnosekomponente der Untersuchungssoftware gelegt. In weiteren Studien wurde die Praxistauglichkeit der entwickelten Softwarewerkzeuge untersucht. Einige verschiedene Muster in den aufgezeichneten Daten sind identifizierbar und können bestimmten Problemlösestrategien zugeordnet werden. Basierend auf empirischen Methoden aus dem Bereich der Psychologie werden diese Ergebnisse validiert. Hierbei wird zusätzlich eine möglichst feine Kategorisierung der automatisiert identifizierbaren Vorgehensweisen angestrebt. Ziel ist es, große Mengen von Daten hinsichtlich der Vorgehensweise der Lernenden zu sammeln und automatisiert auszuwerten. Für die prozessbegleitende, automatisierte Erkennung der individuellen Vorgehensweisen werden aus der Mustererkennung (insbesondere der automatischen Spracherkennung) bekannte Methoden eingesetzt, die auf verborgenen Markow-Modellen basieren. Aus den auf diese Weise automatisiert identifizierten Vorgehensmustern werden Rückschlüsse auf die von den Lernenden eingesetzten Problemlösestrategien gezogen. Die Resultate des entwickelten Identifizierungswerkzeugs wurden mittels einer Studie validiert, deren Daten unter Verwendung der qualitativen Inhaltsanalyse ausgewertet wurden. Weiterhin wird in die Untersuchungswerkzeuge eine Komponente zur automatisierten Bewertung der Qualität der Lösungsversuche der Lernenden integriert. Unter Berücksichtigung aller Ergebnisse können schließlich Rückschlüsse gezogen werden sowohl hinsichtlich Verbesserungsmöglichkeiten bei den verwendeten Lernumgebungen als auch der didaktischen Aufbereitung des Lehrstoffes. Die entwickelten Softwarewerkzeuge können in verschiedenen Jahrgangsstufen eingesetzt werden, so dass vergleichende Beobachtungen (Algorithmik in Jahrgangsstufen 7, 9 und 10) möglich werden. Somit sind gute Rückschlüsse auf die Vorgehensweise und Probleme der Schülerinnen und Schüler im Bereich der Erstellung von Algorithmen zu erwarten.  

Teammitglieder

Dr.-Ing. Ulrich Kiesmüller

Dr.-Ing.

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ehem. Wissenschaftlicher Mitarbeiter
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Prof. Dr. Torsten Brinda

Prof. Dr.

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Publikationen

  • Kiesmüller, Ulrich: Prozessbegleitende automatisierte Identifizierung von Problemlösungsstrategien Lernender beim Lösen algorithmischer Probleme mit Programmierumgebungen in der Sekundarstufe I (3). Shaker Verlag, Aachen 2013. Download RIS
  • Kiesmüller, U.; Brinda, T.: Automated Online Identification of Learner Problem Solving Strategies - A Validation Study. In: Bezáková, D.; Kalaš, I. (Hrsg.): Informatics in Schools: Situation, Evolution and Perspectives – Proceedings of the 5th International Conference on Informatics in Schools (ISSEP 2011). Comenius University, Bratislava 2011. Download RIS
  • Kiesmüller, U.; Sossalla, S.; Brinda, T.; Riedhammer, K.: Online Identification of Learner Problem Solving Strategies Using Pattern Recognition Methods. In: Acm (Hrsg.): Proceedings of the 2010 ACM SIGCSE Annual Conference on Innovation and Technology in Computer Science Education (ITiCSE 2010). ACM Press, New York 2010, S. 274-278. Download RIS
  • Kiesmüller, U.: Automatisierte, prozessbegleitende Identifizierung der Problemlösestrategien Lernender unter Verwendung von Mustererkennungsmethoden. In: Diethelm, I.; Dörge, C.; Hildebrand, C.; Schulte, C. (Hrsg.): Didaktik der Informatik - Möglichkeiten empirischer Forschungsmethoden und Perspektiven der Fachdidaktik (Didaktik der Informatik - Aktuelle Forschungsergebnisse. 6. Workshop der GI-Fachgruppe "Didaktik der Informatik"). Köllen, Bonn 2010, S. 93-104. Download RIS
  • Kiesmüller, U.: Diagnosing Learners' Problem Solving Strategies Using Learning Environments with Algorithmic Problems in Secondary Education. In: ACM Transactions of Computing Education, Jg. 9 (2009) Nr. 3, S. 1-26. Download RIS
  • Kiesmüller, U.: Prozessbegleitende, automatisierte Identifizierung der Problemlösestrategien von Lernenden beim Lösen algorithmischer Probleme. In: Koerber, B. (Hrsg.): Zukunft braucht Herkunft - 25 Jahre "INFOS - Informatik und Schule". Köllen, Bonn 2009, S. 169-180. Download RIS
  • Kiesmüller, U.; Brinda, T.: Automatically identifying learners' problem solving strategies in-process solving algorithmic problems. In: Acm (Hrsg.): Proceedings of the 14th annual ACM SIGCSE conference on Innovation and technology in computer science education 2009, Paris, France July 06 - 09, 2009 (14th Annual Conference on Innovation and Technology in Computer Science Education (ITiCSE 2009), Paris). ACM Press, New York 2009, S. 354-354. Download RIS
  • Kiesmüller, U.: Diagnosing Learners' Problem Solving Strategies Using Learning Environments with Algorithmuc Problems in Secondary Education. In: Pears, A.; Malmi, L. (Hrsg.): Proceedings of the 8th International Conference on Computing Education Research - Koli Calling 2008. Uppsala Universitet, Uppsala, Schweden 2009, S. 16-24. Download RIS
  • Kiesmüller, U.: Automatisierte Identifizierung der Problemlösestrategien von Programmieranfängern in der Seundarstufe I. In: Brinda, T.; Fothe, M.; Hubwieser, P.; Schlüter, K. (Hrsg.): Didaktik der Informatik - Aktuelle Forschungsergebnisse - 5. Workshop der GI-Fachgruppe "Didaktik der Informatik". Köllen, Bonn 2008, S. 33-42. Download RIS
  • Kiesmüller, U.; Brinda, T.: Diagnosing problem solving strategies of programming novices in secondary education automatically?. In: Ifip (Hrsg.): Proceedings of the Joint Open and Working IFIP Conference on ICT and Learning for the Net Generation - LYICT 2008. 2008. Download RIS
  • Kiesmüller, U.; Brinda, T.: How Do 7th Graders Solve Algorithmic Problems? A Tool-Based Analysis. In: Acm (Hrsg.): roceedings of the 13th Annual Conference on Innovation and Technology in Computer Science Education (ITICSE 2008, Madrid). ACM Press, New York 2008, S. 353-353. Download RIS
  • Kiesmüller, U.; Brinda, T.: Werkzeuggestützte Untersuchung der Vorgehensweisen von Lernenden beim Lösen algorithmischer Probleme. In: Eibl, C.; Magenheim, J.; Schubert, S.; Wessner, M. (Hrsg.): Die 5. e-Learning Fachtagung Informatik - DeLFI 2007. Köllen, Bonn 2007, S. 295-296. Download RIS

Vorträge

  • Kiesmüller, U.: Prozessbegleitende automatisierte Identifizierung der Vorgehensweisen von Lernenden beim Lösen algorithmischer Probleme in der Sekundarstufe I - Eingeladener Vortrag; Herbsttagung des MNU-Landesverbandes Franken, 17.09.2009, Universität Bayreuth, Bayreuth.