Variation von Aufgabenstellungen zu Modellierung in der Informatik.

Autor/inn/en	Siegburg, Marcellus; Voigtländer, Janis
Titel	Variation von Aufgabenstellungen zu Modellierung in der Informatik.
Quelle	Aus: Auferkorte-Michaelis, Nicole (Hrsg.); Bonnes, Maiken (Hrsg.); Hintze, Patrick (Hrsg.); Liebscher, Julia (Hrsg.): Prüfungen digital gestalten. Technische und didaktische Konzepte für die Hochschullehre. Opladen: Budrich (2025) S. 189-198 PDF als Volltext Link als defekt meldenVerfügbarkeit
Sprache	deutsch
Dokumenttyp	online; gedruckt; Sammelwerksbeitrag
ISBN	978-3-8474-3098-8; 978-3-8474-3233-3
Schlagwörter	Künstliche Intelligenz; Prüfungswesen; Wissenschaft; Hochschuldidaktik; Hochschule; E-Learning; Virtuelle Hochschule
Abstract	Zur Unterstützung der Lehre und des Lernens setzen wir seit einigen Jahren in der Veranstaltung "Modellierung" in der Lehreinheit Informatik die E-Learning-Plattform Autotool mit eigenen Aufgabentypen ein. Die Aufgaben werden größtenteils automatisch generiert und bewertet (Kafa et al., 2020; Siegburg/Voigtländer, 2020; Brandt et al., 2022). Im Folgenden werden Aufgabentypen aus einer der unterstützten Domänen vorgestellt und hinsichtlich des durch sie adressierten Kompetenzniveaus beurteilt. Zur Einordnung wird die Taxonomie von Bloom (1976) verwendet. Es wird angestrebt, mit den Aufgaben ein möglichst hohes Kompetenzniveau zu üben und zu prüfen. Im Rahmen des Projekts wurde unser eigens entwickeltes Framework zur Aufgabengenerierung in vielerlei Hinsicht erweitert, um mehr Themen aus der Lehrveranstaltung abzubilden, mehr Diversität in den Aufgabenstellungen zu erreichen, spezielle Lehrwünsche genauer abzubilden, und zusätzliche Feedbackmöglichkeiten zu schaffen. Um die Stärken des Frameworks aufzuzeigen, stellt dieser Artikel einzelne Aufgabentypen vor und entwickelt schließlich einen Lernpfad über eine Abfolge dieser hinweg. (HRK / Abstract übernommen).
Erfasst von	Hochschulrektorenkonferenz, Bonn
Update	2026/4