Entwicklung und Evaluation von automatisierten Feedbackschleifen in Online-Aufgaben im Fach Chemie

Abstract

Ein Großteil der Studienabbrüche im Fach Chemie an deutschen Hochschulen (Abbruchquote 52%; Stand 2022) lässt sich auf Lern- und darauf folgende Leistungsprobleme zurückführen. Mit digitalen, feedbackgestützten Lernaufgaben wurde angestrebt, ein binnendifferenzierendes Förderangebot zu erstellen und zu evaluieren, um Wissensdefizite bereits im ersten Semester parallel zur Vorlesung in der Allgemeinen Chemie zu adressieren. Gleichzeitig soll ein Beitrag zur Feedbackforschung geleistet werden, die hinsichtlich des Einflusses von Vorwissen auf die Lernwirksamkeit unterschiedlicher Feedbacktypen bislang keine eindeutige Ergebnislage aufweist.In einem Prä-Post-Vergleichsgruppendesign wurde die Wirkung zweier Feedbacktypen (fehlerspezifisches tutorielles Feedback und korrektives Feedback) untersucht. Die beiden Gruppen (N=122) wurden untereinander und mit einer Kontrollkohorte (N=105) verglichen. Das Lernen mit fehlerspezifischem tutoriellem Feedback ist für alle Studierenden lernwirksam. Es ermöglicht aber Studierenden mit zu Studienbeginn niedrigerem Vorwissen Wissenslücken zu schlieẞen und so gegenüber den Studierenden mit hohem Vorwissen bis zum Semesterende aufzuholen. Rein korrektives Feedback zeigte unter keiner Bedingung einen Vorteil gegenüber elaboriertem Feedback. Die Arbeit liefert damit ein Beispiel für wirksame automatisierte fehlerspezifische Hilfestellungen im webbasierten Übungsbetrieb der Hochschullehre.