# data[].attributes.body
Siehe Tabelle:
https://drive.google.com/drive/folders/1grsRmzfGBCm-ENStSCQDs31mcFsOnqU6?usp=sharing

# data[].attributes.body
https://docs.google.com/document/d/1Je93sGEJE8o7MiO4QKm87lJbG92vvLv_YU5SRGDEQAU/edit?usp=sharing

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Lernerfolg - Fragen

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# data[].attributes.body
---
Verfeinerung in draw.io (siehe Slack)
---
Die Pfeile zeigen benötigtes Vorwissen an
(nötiges Vorwissen → neuer Inhalt)
Gestrichelte Pfeile deuten inhaltliche Verknüpfungen an (nicht nötiges Vorwissen)
Farblich sortiert sind zusammengehörige Einheiten

# data[].attributes.body
Motivation schaffen
Kompetenzlevel einbauen
Lernwege Lernpunkte definieren
Was ist das Kompetenzmaß für den gesamten Lerninhalt?
Überprüfung bei jedem Wegpunkt (Input - Messung - Input - Messung...)

Lernpfad design - Welcher Lerner braucht was?

# data[].attributes.body
domänenspezifisch
10-12 items
eher geschlossene Fragen
keine Note - nur Abfrage des Wissensstands

# data[].attributes.body
Kein vorgegebener Lernpfad, alle Inhalte sind freigeschalten.
Klickbare Übersichtsgrafik.
Nicht bestandene Tests müssen wiederholt werden.
Keine Prompts

# data[].attributes.body
Vorgegebener Lernpfad.
Adaption durch Wiederholung von Nuggets nach schlechten Testergebnissen.
Keine Prompts

# data[].attributes.body
Kein vorgegebener Lernpfad, alle Inhalte sind freigeschalten.
Klickbare Übersichtsgrafik.
Nicht bestandene Tests müssen wiederholt werden.
Prompt nach jedem Test-Versuch.

# data[].attributes.body
Vorgegebener Lernpfad.
Adaption durch Wiederholung von Nuggets nach schlechten Testergebnissen.
Prompt nach jedem Test-Versuch.

# data[].attributes.body
Laut Unipark-Webseite lassen sich Fragebögen dynamisch gestalten und damit individualisieren (https://www.unipark.com/dynamische-features/). Die Frabebogen lassen sich sehr individuell gestalten (https://www.unipark.com/layout-editor/). Die Frage ist, ob es mit HTML+CSS zu viel Aufwand ist. Man hat nicht so vielseitige Frage-Typen wie in H5P, aber trotzdem recht viel Spielraum (https://www.unipark.com/fragetypen/)

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Dynamische Features

Steigere die Datenqualität mit dynamischen Features in Befragungen

Mit dynamischen Elementen machst du den Verlauf deines Fragebogens von den Antworten der Probanden oder Teilnehmerdaten abhängig. Die Features, die du dabei in die dynamische Umfrage einsetzen kannst, sind verschiedene Filter, Listen, Loops und Trigger.

Mit den dynamischen Elementen stimmst du den Fragebogeninhalt und Follow-up-Aktionen auf die Eingaben der Probanden ab. Je nach Teilnehmerdaten und welche Antworten der Befragte gegeben hat, entscheidet sich im Laufe der Befragung, welche weiteren Fragen und Antworten dem Probanden präsentiert werden. Dies ermöglicht eine starke Personalisierung des Fragebogens, beispielsweise durch direkte Anrede oder indem bereits gegebene Antworten in spätere Fragen eingebaut werden.

Beim Filter, auch Fragebogenweiche genannt, werden Folgeseiten nur angezeigt, wenn die Filterbedingung zutrifft. Als Filterbedingung sind alle Befragungsinhalte wählbar, die bis zu dieser Stelle in der Befragung bereits erhoben oder die vor der Befragung zusätzlich hinzugeladen wurden.

Zufallsauswahl

Randomisierung von Fragebogenseiten: Von allen Seiten, die eingerückt unterhalb einer Seite platziert sind, wird nach einem Zufallsverfahren eine bestimmte Anzahl von Seiten ausgewählt. Die anderen eingerückten Seiten unterhalb dieser Seite werden übersprungen. Standardmäßig wird nur eine eingerückte Seite gezeigt. Dies kannst du ändern, indem du den Wert m definierst: m steht für die Anzahl der zufällig auszuwählenden Seiten.

Zufallsreihenfolge

Alle Seiten, die unterhalb dieses dynamischen Elements platziert sind, werden in zufälliger Reihenfolge angezeigt.

Loops

„Loops“ unterscheiden sich von normalen Fragebogenzweigen dadurch, dass ihre Seiteninhalte und Variablen noch nicht zu Beginn der Befragung feststehen, sondern während der Befragung für jeden Befragten aufs Neue berechnet werden. Variablen und Seiten innerhalb von Loops werden also dynamisch gebildet, sie unterscheiden sich dadurch auch in ihrer Funktionalität von den bisher gewohnten Variablen und Seiten in EFS.

Listen

Durch den Einsatz von Listen können Sie mehr Dynamik in Ihren Fragebogen bringen. Die Antwortoptionen einer Frage können über eine Liste gefüllt werden. Loops werden über Listen gesteuert. D.h. ein Proband sieht eine Seite innerhalb des Loopblockes einmal für jedes Listenelement, dabei wird jeweils der Text durch Einsatz von Platzhaltern auf das jeweilige Listenelement abgestimmt.

Trigger

Häufig sollen bestimmte Ereignisse an bestimmte Aktionen gekoppelt werden. In einer Kundenzufriedenheitsbefragung etwa können Kunden negative Erfahrungen schildern. Nun möchtest du, dass die Schilderung des Kunden automatisch per Mail an das Kundencenter geleitet wird. Oder du möchtest zur Laufzeit der Befragung zusätzliche Informationen über den Befragten, sofern vorhanden, in die Befragung eingeben und dem Befragten als Kontextinformation zur Verfügung stellen – oder den Weg durch den Fragebogen vom Wert dieser Informationen abhängig machen. Mithilfe von Triggern löst du diese Aufgaben, indem du die entsprechenden Aktionen wählst, konfigurierst und an bestimmte Variablenwerte innerhalb des Fragebogens knüpfst.

Externer Umfragestart

Ein dynamisches Element, das die Befragungsteilnehmer zu einer externen Umfrage weiterleitet. Von diesem Element aus wird eine andere Umfrage auf einer anderen EFS-Installation oder eine mit Drittanbieter-Software gebaute Umfrage aufgerufen. An die externe Umfrage kannst du Parameter übergeben, sodass die Befragten nach Abschluss wieder zurück zum EFS-Fragebogen gelangen.

Starte jetzt deine dynamische Umfrage mit Unipark!

# data[].attributes.attachment_link.title
Fragebogen | Loops, Filter, Trigger, Piping, uvm. | Unipark

# data[].attributes.attachment_link.description
Mach den Verlauf des Fragebogens von dynamischen Elementen abhängig ✔ Filter ✔ Listen ✔ Loops ✔ Trigger ✔ Erstelle eine dynamische Umfrage ➨ mit Unipark!

# data[].attributes.headline
E-Learning Konzept: Strukturbaum - von den Zielen zum Konzept

# data[].attributes.subject
E-Learning Konzept: Strukturbaum - von den Zielen zum Konzept

# data[].attributes.body
https://you-know.de/e-learning-didaktik/

# data[].attributes.body
https://www.uni-ulm.de/fileadmin/website_uni_ulm/adprostu/EffIS/Publikationen/Handreichung_Prompts.pdf

# data[].attributes.body
https://www.uni-ulm.de/fileadmin/website_uni_ulm/adprostu/Mod_Master/Publikationen/Handreichung_Lernziele-Flyer.pdf

# data[].attributes.body
Makro: Moodle (Lernmanagementsystem)
Meso: Lernpfad (Kurs A - Kurs B - Kurs C) - (Kurs A - Zusatzinormation 1 - Zusatzinformation 2 - Kurs B ...)
Mikro: Variation innerhalb des Kurses (Art der Darstellung, Interaktivität, Sozialform, Hilfen - Prompts, Feedback, etc.)

# data[].attributes.body
Personalisiert: Vor dem Lernen wird bewertet und angepasst. Die Lernumgebung ändert sich dann nicht mehr.
Adaptiv: Bewertung vor dem Lernen und kontinuierliche Anpassung während des Lernens

# data[].attributes.body
- Moodle Kurs - Variation der Inhalte für die einzelnen Gruppen: Entsprechend der Gruppenzugehörigkeit werden unterschiedliche Elemente freigeschaltet
- Auslagerung von Tests in Uni-Park (Zwischentests?)
- Wie soll das Wissen repräsentiert werden? Bilder, Text, Video, etc.
- Welche Informationen benötigt ein Lerner, wenn er bestimmte Fragen noch nicht beantworten kann?
- Differenzierung je nach Kompetenzniveau?

# data[].attributes.body
Ich habe mal ein Test-Szenario auf meiner Webseite gebaut, um das Branching und die Content-Typen auszuprobieren. Leider erfolgt die Pfad-Auswahl ausschließlich nach der ausgewählten Antwort. Vorherige Antworten können nicht miteinbezogen werden. Man könnte das zwar simulieren, indem man Teilbäume dupliziert, aber der Aufwand steigt dadurch enorm (Komplexitätsklasse O(2^n) wenn n die Anzahl der einfließenden Antworten ist).

# data[].attributes.body
Wissen, was formative und summative Evaluation ist
Wissen, worum es bei der Evaluation geht (Unterrichtsziel & Bezug)
Geeignete Evaluationsfragen auswählen

# data[].attributes.body
Welche Formen des E-Learnings gibt es? (synchron, asynchron, blended)
Wissen, wie Lernende beim E-Learning unterstützt werden können.
Wissen, was Instruktion und Konstruktion sind.
Das Flipped-Classroom-Konzept und dessen Vorteile erklären.

# data[].attributes.body
Wissen, welche Arten von Medien es gibt.
Erklären, was Rhythmisierung ist.
Wissen, welche Vorteile (verschiedene) Medien haben.
Die Wahl eines Mediums begründen können.
Geeignete Medien auswählen können.

# data[].attributes.body
Was sind Lehrziele?
Welche Planungsschritte gibt es?

# data[].attributes.body
Feinziele:
Wissen, was Metakognition ist
Wissen, wie Lernen selbst reguliert werden kann

# data[].attributes.body
Feinziele:
Wissen, was kognitive Aktivierung ist
Wissen, wie kognitive Aktivierung umgesetzt werden kann

# data[].attributes.body
Grobziel:
Wird die Perspektive des Lehrenden verstanden?
Wissen, was E-Learning aus Lehrendenperspektive effektiv macht

# data[].attributes.body
Grobziel:
Wird die Perspektive des Lernenden verstanden?
Wissen, was E-Learning effektiv macht

# data[].attributes.body
Was ist E-Learning?
Lernen mit digitalen Medien und anhand digitaler Interaktion

https://docs.google.com/document/d/1e5sJbWEdklM9dmCptEKivgr3oK1LYPqPIeIIvmJvtMU/edit

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
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# data[].attributes.attachment_link.description
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# data[].attributes.body
Mögliche Abläufe für ein Lernziel:
- Grob: 1 Mal umfangreiches Material (z. B. Video) -> mehrere Test-Items und (entsprechend der Test-Antworten) Micro-Lerneinheiten [Vorteile: einfacher umsetzbar, homogenere Lernpfade. Nachteile: Eher rigide, wenig Zeitersparnis]
- Fein: Nur Test-Items mit kleinen Mikro-Lerneinheiten (entsprechend der Test-Antworten) [Vorteile: individueller, Zeitsparender für Lernende. Nachteile: Schwieriger umsetzbar, kleinschrittiger für Lernende]

Material: Abwechslungsreiche, spezifische Mikro-Lerneinheiten (ähnlich wie Learning Snacks)

Wissensabfrage
Aufgaben kategorisieren nach: Anwenden - Verstehen - Behalten

# data[].attributes.body
Variablen in Unipark: https://docs.google.com/spreadsheets/d/17fwuIAJ0PV_XRLGW1xkSVXt-iJZhjbg1ToHGXQq2pgg/edit?usp=sharing