Zuletzt aktualisiert am 30.05.2025

Mathematik für Sozial- und Wirtschaftswissenschaften

Bei dem Projekt handelt es sich um ein neues Projekt / eine wiederholte Einreichung

Wolfgang Windsteiger

LVA Design alt vs. neu

Ars Docendi Kriterien

Digitale Transformation und Künstliche Intelligenz
Innovative Hochschuldidaktik
Studierenden- und Kompetenzorientierung
Partizipation und Mitgestaltung

Gruppengröße

> 150

Anreißer (Teaser)

Mathematik im Flipped-Classroom für studentische Flexibilität. Vollautomatisierte individualisierte Kurz-Klausuren mit parametrisiertem Frage-Pool. Freie Wahl des Modus und viele Wege, um Punkte zu sammeln, erzeugen eine motivierende Lernumgebung.

Kurzzusammenfassung des Projekts

Unser Konzept hat eine klassische Vorlesung mit einer großen Klausur in eine interaktive, flexible und motivierende Lehrveranstaltung verwandelt. Die Aufteilung der Inhalte in 6 kleine Module schafft eine klare Struktur und reduziert die Abbruchquote. Darüber hinaus ist die Vermittlung mit einem Flipped-Classroom-Konzept unter Verwendung von Kurzvideos und online Fragestunden auf die 6 kurzen Klausuren abgestimmt. Diese Kurzklausuren verwenden Fragen aus einem neu entworfenen Pool an Aufgaben, welche vollständig randomisiert und parametrisiert sind, sodass jede Klausur ganz individuell das Stoffgebiet abtestet. Um verschiedene Lerntypen weiter zu unterstützen, bieten wir ein Peer-Learning Programm an, welches Interaktion zwischen Studierenden anregt und Diskussionen zum Inhalt einleitet. Für jedes Modul gibt es zusätzlich freiwillige Fragen zur Selbstkontrolle, die durch Gamifikation besonders attraktiv gestaltet sind. Da Üben und Wiederholen sich nie negativ auswirken soll, werten wir immer nur den besten Versuch. Dies motiviert zusätzlich, sich weiter mit der Materie zu beschäftigen. Der Betreuungsaufwand ist im Vergleich zu den angebotenen Lernhilfen erstaunlich gering, da nahezu alles automatisiert ist.

Zusammengefasst präsentieren wir ein für Studierende ansprechendes Konzept, welches viele Lerntypen abholt, die Bedürfnisse und Restriktionen der Teilnehmer:innen berücksichtigt und bei geringem personellen Aufwand eine sehr breite und individuelle Betreuung bietet.

Kurzzusammenfassung des Projekts in englischer Sprache

Our concept has transformed a traditional lecture with a large final exam into an interactive, flexible, and motivating course. The splitting of content into six small modules creates a clear structure and reduces the dropout rate. Additionally, the flipped-classroom concept using short videos and online Q&A sessions is tailored precisely to the six brief exams. These exams use questions from a newly designed pool of exercises, which are fully randomized and parameterized, ensuring that each exam individually tests the subject matter. To further support different learning types, we offer a peer-learning program that encourages interaction among students and initiates discussions about the content. For each module, there are also voluntary self-assessment questions, which are made particularly attractive using gamification. Since investing more effort should not have a negative impact, we always count only the best attempt. This further motivates students to engage with the material and spend more time on the subject. The supervision effort is surprisingly low compared to the learning aids offered, as almost everything is automated.

In summary, we present a student-friendly concept that caters to many learning types, considers the needs and restrictions of the participants, and offers very broad and individualized support with minimal personnel effort.

Nähere Beschreibung des Projekts

Dieses Projekt beschreibt das Neu-Design des Kurses “Mathematik für Sozial- und Wirtschaftswissenschaften”, einer Pflicht-LVA in mehreren Curricula der Sozial- und Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät an der JKU Linz. Die LVA wird jedes Semester angeboten, und um den Zeitbedürfnissen des Publikum weiter entgegenzukommen, wurde die LVA von zwei Dozent:innen inhaltsgleich an zwei verschiedenen Terminen (Vormittag/Abend) angeboten. Die LVA wies ständig ein ungünstiges Verhältnis zwischen

hoher Anmeldezahl (ca. 300/Semester),
niedriger Anwesenheitsrate (10-15%) und
hoher Durchfallsquote (35%)

auf. Traditionell wurde der Kurs im “klassischen Vorlesungsstil” mit einer großen Klausur am Semesterende abgehalten, was aufgrund der vielen Teilnehmer mit erheblichem Korrekturaufwand verbunden war.

Die vorrangigen Ziele des Neu-Designs des Kurses lagen auf

einer leichteren Bewältigbarkeit des Kurses für Studierende mit Berufstätigkeit oder Betreuungspflichten,
einer Erhöhung der Verbindlichkeit seitens der Studierenden, und nicht zuletzt
einer Effizienzsteigerung auf Seiten der Lehrenden.

Auf der anderen Seite wollten wir unter keinen Umständen Einbußen hinsichtlich des fachlichen Niveaus in Kauf nehmen. Zudem sollte die Qualitätssteigerung für die Studierenden nicht auf erhöhtem Personaleinsatz beruhen. Ziel war es, eine qualitätsvolle LVA für ca. 300 Studierende mit 1-2 Lehrenden und einer Handvoll studentischen Mitarbeiter:innen (SMA) auf die Beine zu stellen.

Als erster Schritt erfolgte schon vor Corona die Umstellung auf ein Flipped-Classroom-Konzept, indem die reine Stoffvermittlung durch themenbezogene Videos von ca. 10-15 Minuten Länge ersetzt wurde. Die Vorteile von Videos im Sinne einer zeitlichen und örtlichen Unabhängigkeit des Studiums und eines selbstgesteuerten Lerntempos (self-paced learning) sind mittlerweile hinlänglich bekannt. Die fehlende direkte Interaktion wurde durch das Angebot eines Moodle-Online-Forums für Fragen zum Stoff und einer wöchentlichen Online-Fragestunde via Zoom ersetzt. Kurze Beispiele, die zum Verstehen der Theorie gebraucht werden, verblieben als Teil der Theorie-Videos. Für eine “Mathematik für Sozial- und Wirtschaftswissenschaften” ist es aber unerlässlich, umfangreichere Anwendungsbeispiele zu demonstrieren, welche bewusst in eigene Videos getrennt von den Theorie-Videos ausgelagert wurden. Ergänzend zu den Videos gibt es ein Skriptum, die Präsentationsfolien und eine umfangreiche Beispielsammlung mit Musterlösungen.

Die wesentliche Innovation liegt in einem neuartigen Beurteilungsschema. Traditionell gab es am Ende des Semesters eine große 90-minütige Klausur inklusive einer Nachklausur als alleiniges Beurteilungskriterium. Die Klausuren setzten sich zum Großteil aus längeren Rechenaufgaben zusammen, bei denen es – wie unter Mathematik-Lehrenden bekannt – das Problem mit Folgefehlern gibt. Fehler am Beginn eines Beispiels verkomplizieren spätere Teilaufgaben, weil sie auf falschen Ergebnissen aus vorangegangenen Teilen aufbauen. Ebenso führt ein Scheitern beim Lösen einer Teilaufgabe dazu, dass spätere Teilaufgaben nicht gelöst werden können, wenn diese auf dem Resultat der nicht gelösten Teilaufgabe aufbauen. Dies führte zum Einen zu schlechten Ergebnissen, zum Anderen aber auch zu einem beträchtlichen Korrekturaufwand, der durch die Dozent:innen mit Unterstützung von SMA getragen wurde. Insbesondere für die SMA (großteils Mathematik-Studierende) ergab sich daraus eine wenig sinnstiftende Tätigkeit.

Grundgedanke der Neugestaltung war es, die große Klausur durch viele kleine Beurteilungselemente zu ersetzen, die in verschiedenster Form zu verschiedensten Zeiten an verschiedensten Orten durchgeführt und zu einer Gesamtbewertung zusammengeführt werden können. So bieten sich für jede:n Studierende:n vielfältige Wege, die LVA positiv zu absolvieren. In gewisser Weise sind es “Micro Credentials” auf LVA-Ebene. Das Absolvieren kleinerer Beurteilungsaspekte führt darüber hinaus auch dazu, dass ein größerer Anteil der Studierenden bis zum Ende durchhält, weil nach jeder Woche Teile des Kurses schon geschafft sind und sie das Erreichte nicht verlieren möchten. Die Studierenden haben nicht das ganze Semester den großen Block Klausur vor sich, sondern Woche für Woche immer mehr hinter sich.

Im neuen LVA-Modus wurde der gesamte Inhalt in 3 Themen bestehend aus je 2 Modulen unterteilt. Pro Woche wird ein Modul bearbeitet, sodass sich die Dauer des Kurses durch das ausgelagerte Videostudium entsprechend verkürzt und der Kurs ca. zur Semesterhälfte abgeschlossen werden kann. Auf Seiten der Studierenden werden dadurch Kapazitäten am Ende des Semesters frei, die für andere Prüfungen genutzt werden können. In jedem Modul stützt sich die Leistungsfeststellung auf eine 15-minütige Modulklausur im Präsenzmodus. Die Studierenden absolvieren die Klausuren auf einem Laptop, Tablet oder Smartphone in Moodle. Dazu wurden alle Klausurfragen neu entwickelt, um zum Einen durch Einführung von zufallsgesteuerten Parametern in den Angaben eine Vielzahl von Beispiel-Varianten zu erstellen, zum Anderen aber eine vollautomatisierte Beurteilung zu ermöglichen. Dies führt dazu, dass in der Regel jede:r Studierende über eine individualisierte Klausurangabe verfügt. Unter Mithilfe der SMA wurde ein Fragenpool aufgebaut, aus dem die Klausurfragen zufällig ausgewählt werden, sodass auch über die Semester hinweg nicht immer die gleichen Fragen in den Klausuren auftauchen. Für die SMA ist das Entwickeln von parametrisierten mathematischen Aufgaben inklusive deren formel-basierter Lösung zur vollautmatisierten Korrektur eine überaus interessante und lehrreiche Tätigkeit.

Bei der Entwicklung der Klausurfragen wurde darauf geachtet, dass längere zusammenhängende Rechnungen in einzelne Teilbeispiele zerlegt wurden, wobei spätere Teile nicht auf Resultaten vorangegangener Teile aufbauen. Dies erreichen wir in der Regel dadurch, dass in der Formulierung einer Teilaufgabe geschrieben wird “angenommen x=t, berechnen Sie nun …”, wobei t das hypothetisch angenommene Resultat einer vorangegangenen Teilaufgabe ist. Da t ein zufällig gewählter Wert ist, wird dadurch den Studierenden nicht die Lösung der vorangegangenen Teilaufgabe verraten, und es kann unter wohldefinierten Bedingungen weitergerechnet werden. Die oben beschriebene Folgefehler-Problematik wird dadurch entschärft und Studierende können Teilaufgaben immer noch richtig beantworten, auch wenn am Beginn des Beispiels ein Fehler gemacht wurde oder ein vorangegangener Teil nicht gelöst werden konnte. Dies erhöht die Fairness, ohne dass damit Abstriche im Niveau in Kauf genommen werden müssten.

Die Modul-Klausuren sind “open book”, es sind alle Unterlagen erlaubt inklusive mathematischer Software, die am lokalen Rechner installiert oder online verfügbar ist. Insbesondere die Zuhilfenahme mathematischer Software ist erlaubt und erwünscht, da es sich bei den Studierenden um zukünftige Anwender von Mathematik handelt, die in ihrem weiteren Berufsweg mathematische Software anwenden können sollen. Die richtige Verwendung von mathematischer Software für die behandelten Themen ist überdies Teil das Unterrichts. Die Verwendung von generativer KI ist bei den Klausuren nicht erlaubt. In diesem Kontext ist es wichtig zu erwähnen, dass bei jeder Klausur auch ausreichend Fragen enthalten sind, die nicht per Software gelöst werden können. Ziel ist es, dass die Studierenden die mathematischen Inhalte prinzipiell verstehen, einfache kleine Beispiele selbst rechnen können und bei größeren Anwendungsbeispielen wissen, wie diese mit Software-Unterstützung gelöst werden können. Dieses White-Box-Black-Box-Prinzip liegt der Entwicklung und Zusammenstellung der Klausurfragen zugrunde.

Die vollautomatisierte Korrektur erhöht darüber hinaus die Fairness, da garantiert alle Teilnehmer:innen gleich beurteilt werden; so selbstverständlich dies auch scheinen mag, aber es handelt sich um einen Aspekt, der bei der geteilten Beurteilung durch mehrere Beurteiler:innen nicht unbedingt gewährleistet ist. Interessanterweise stößt die automatisierte Bewertung auch bei den Studierenden auf große Akzeptanz, nicht zuletzt deshalb, weil die Resultate spätestens 5 Minuten nach Klausurende online einsehbar sind, also kein langes Warten auf die Noten. Es gibt auch nur wenig Reklamationen (in der Regel weniger als 1% der abgegebenen Klausuren), welche manuell bearbeitet und erledigt werden.

Steigerung des Engagements durch “Gamification”: Ergänzend zu den Kurzklausuren gibt es in jedem Modul eine Selbstkontrolle in Form eines ebenfalls vollautomatisierten Moodle-Tests, mit dessen Hilfe jede:r Studierende zu jeder Zeit (unbeaufsichtigt) eine eigene Standortbestimmung durchführen kann. Selbstkontrolltests bestehen aus kurzen Verständnisfragen oder Mini-Rechenbeispielen. Die Selbstkontrolltests können vor der Modul-Klausur beliebig oft wiederholt werden, wobei das beste Resultat in Form eines Bonus in die Wertung kommt. Wir konnten über mehrere Semester hinweg beobachten, dass bei ca. 200 Klausur-Teilnehmer:innen je nach Modul zwischen 700 und 1700 absolvierte Selbstkontrolltests durchgeführt wurden. Im Schnitt hat jede:r Teilnehmer:in die Selbstkontrolle 3- bis 8-mal durchlaufen und so auf der Jagd nach Bonuspunkten nebenbei auch nicht wenig Zeit mit Mathematik verbracht.

Als letzte Komponente in der Beurteilung konnten die Studierenden in jedem der drei Themen eine Peer-Learning Aufgabe bearbeiten. Diese Aufgaben bestehen aus einem etwas größeren Modellierungsbeispiel, das auf 1-2 Seiten auszuarbeiten und abzugeben ist. Jede:r Studierende bekommt dann 3 Ausarbeitungen von Kolleg:innen zugewiesen, die unter Zuhilfenahme einer Musterlösung anhand eines Beurteilungsbogens (beides seitens der LVA-Leitung zur Verfügung gestellt) zu bewerten sind. Die Bewertung der eigenen Abgabe ergibt sich aus den Bewertungen innerhalb der Peer-Group, die gegebenen Bewertungen selbst werden ebenfalls bewertet im Abgleich mit anderen Bewertungen der selben Einreichung. Dieser Prozess wird durch Moodle unterstützt und ist großteils automatisiert. Die Erstellung der Aufgaben und die Kontrolle der automatisierten Bewertung erfolgt unter Mithilfe der SMA.

Nach Absolvierung aller Module kann eine Modul-Klausur nachgeholt oder wiederholt werden. Bei der Nachklausur können alle Modul-Klausuren nachgeholt oder wiederholt werden, sodass alle Klausuren zweimal, eine davon sogar dreimal, absolviert werden können. Kein Antritt ist gleich, jeder Antritt besteht aus einer zufälligen Komposition von Fragen aus dem Pool mit einer zufälligen Instanzierung der numerischen Parameter. Für jede Modul-Klausur kommt der beste Versuch in die Wertung und von den 6 Modulen zählen die besten 5 für die Gesamtwertung. Um zu verhindern, dass Teilnehmer:innen die letzten Module auslassen im Wissen, die LVA schon positiv absolviert zu haben, muss in jedem Thema eine Mindestpunktzahl erreicht werden.

Als Herausforderung stellt sich die Abwicklung von vielen Moodle-Klausuren mit vielen Teilnehmer:innen dar. Zum Einen muss im Hörsaal die Identität der Teilnehmer:innen festgestellt und mit den Kursanmeldungen abgeglichen werden, zum Anderen muss nach der Klausur verifiziert werden, dass alle Abgaben auch tatsächlich unter Aufsicht im Hörsaal erarbeitet wurden. Der ID-Check sollte auch nicht überproportional Zeit in Anspruch nehmen in Relation zur kurzen Testzeit. Wir haben dazu ein elektronisches ID-Check-System entwickelt, bei dem die Studierenden vor der Klausur durch Vorzeigen ihrer Studentenkarte an einem NFC-Lesegerät ihre Identität bestätigen. Diese kann sofort mit der Teilnehmerliste elektronisch abgeglichen und gespeichert werden. Auf diese Weise konnten 2 Personen den ID-Check für ca. 150 Teilnehmer in 8 Minuten erledigen. Nach der Klausur kann wiederum vollautomatisiert ohne lästiges Hantieren mit händisch geführten Listen für jede Arbeit geprüft werden, ob die Person unter Aufsicht im Hörsaal teilgenommen hat.

Akzeptanz und Resonanz

Alternativ zum Standard-Modus erlauben wir auch die Absolvierung des Kurses im klassischen Modus, in dem 6 Modul-Klausuren an einem Termin am Ende des Kurses absolviert werden können, wobei wiederum die besten 5 in die Gesamtwertung kommen. Die optionale Wiederholung einer Teilklausur ist in diesem Modus nicht möglich. Von 200 aktiven Teilnehmer:innen entschieden sich 184 (=92%) für “standard” und nur 16 (=8%) für “klassisch”. Bei der LVA-Befragung am Ende des Kurses gaben ca. 90% jener, die den Standard-Modus mit wöchentlichen Modul-Klausuren gewählt haben, an, dass sie diesen Modus “auf jeden Fall wieder” wählen würden. Bei jenen im Klassik-Modus gaben das nur 30% der Befragten an (bei nur wenigen Befragten).

Eine drastische Verbesserung zeigt sich bei der Verbindlichkeit der Studierenden und beim Studienerfolg. Als Vergleich stehen die Zahlen aus dem Wintersemester 2017, die repräsentativ für den alten Modus stehen (die Zahlen waren über Jahre hinweg im Grunde konstant). Traten 2017 von 354 im Kurs Angemeldeten nur 190 (=55%) zur (Nach-)Klausur an, so waren es 2024 bei 251 Anmeldungen 200 (=80%) mit einer Wertung bei den Klausuren. Im Jahr 2017 waren nach der Hauptklausur 100 (=54%) und nach der Nachklausur immer noch 65 (=35%) Teilnehmer:innen negativ. Demgegenüber stehen 2024 im Standard-Modus nach dem 1. Versuch 51 (=28%), nach der 1. Wiederholung 32 (=17%) und nach der Nach-Klausur lediglich 7 (=4%) negativ Beurteilte. Im Klassik-Modus sind es 44% nach der 1. Klausur und 25% nach der Nach-Klausur. Der Klassik-Modus ist demnach gar nicht weit entfernt von den Zahlen aus 2017, der Standard-Modus jedoch zeigt eine signifikante Verbesserung. Der Punkteschnitt liegt im Standard-Modus nach dem 1. Antritt bei 59%, im Klassik-Modus bei 44% und 2017 bei 43%, nach der Nach-Klausur bei 67% im Standard-Modus bzw. 59% im Klassik-Modus (aus 2017 fehlen uns diese Daten). Da wir hohe Durchfallsquoten nicht als Qualitätsmerkmal einer Mathematik-LVA ansehen, betrachten wir diese Entwicklung als überaus positiv.

Aus den LVA-Befragungen am Ende des Kurses geht breite Zufriedenheit mit dem neuen Modus hervor. Bei der Gesamtnote für den Kurs (Noten 1-6) waren 70% im Bereich 1-3, 30% im Bereich 4-5 und 0% bei Note 6. Das ist für eine Mathematik bei Sozial- und Wirtschaftswissenschaften durchaus beachtlich.

Es gibt natürlich einzelne Stimmen, die Videos und asynchrones Studium weniger gut finden als die klassische Vorlesung, aber der Tenor der Rückmeldungen lautet eher wie die folgenden Zitate, die direkt aus der LVA-Befragung übernommen wurden.

“dass man den gesamten Stoff auf 6 kleinere Module aufteilen kann, finde ich auch sehr gut & praktisch”

“durch die Aufteilung finde ich persönlich auch den gesamten Verlauf des Kurses weniger stressig”

“dass der Kurs schon anfang Dezember abgeschlossen ist, ist auch sehr positiv, dadurch hat man zumindest einen Kurs weniger am Ende des Semesters”

“die vermittlung des Stoffs mit den Videos & Folien ist grundsätzlich auch ein guter Punkt, jedoch ist da auch viel Eigenverantwortung gefragt, da man nicht einfach in die Vorlesung geht & sich alles anhört”

“Unbedingt die Organisation beibehalten auf dem moodle Kurs der ist wirklich erste Klasse und einfach perfekt gemacht.”

“Die 15-minütigen Klausuren waren eigentlich perfekt”

“Gut war, dass man den Lernstoff Stück für Stück lernt und sich nicht alles auf einmal merken muss. Und dass man nicht an einem Tag seine komplette Leistung abrufen muss. Schlecht fand ich nichts daran, außer vielleicht dass man für 15min extra

auf die Uni kommen muss, aber das ist es definitiv wert.”

“Ich finde diesenModus hervorragend, da man sich hierdurch auf Teilgebiet fokussieren kann und nicht alles auf einmal lernen muss. Ich habe den Eindruck, dass hierdurch das Wissen deutlich besser und nachhaltigerübermittelt wird.”

“Man hat Zeit, dass man sich auf das nächste Thema gut vorbereitet, vorallem, wenn man das Peer Learning macht ist dies vorteilhaft, da man den Stoff dann intensiviert hat”

“man muss nicht alle Themen auf einmal lernen und kann sich das besser einteilen”

Nutzen und Mehrwert

Durch die reduzierten Präsenzzeiten ist die Vereinbarkeit des Studiums mit verschiedenen anderen Bedürfnissen der Studierenden (Beruf, Betreuung, Mobilität, uvm.) deutlich verbessert. Ebenso ermöglichen es die vielen verschiedenen Wege, die zum erfolgreichen Absolvieren der LVA führen können, den Studierenden, verschiedenste Stärken auszuspielen bzw. Schwächen zu kompensieren, da die LVA nicht auf einen bestimmten Lerntyp zugeschnitten ist. Durch vollautomatisierte Moodle-Klausuren fällt lästiger Korrekturaufwand völlig weg und die studentischen Mitarbeiter:innen können mit für sie interessanten Tätigkeiten befasst werden.

Einen sehr großen Nutzen sehen wir in “leichterer Schaffbarkeit” der LVA ohne einer inhaltlichen Nivellierung nach unten. Obwohl in manchen Kreisen (leider immer noch) hohe Durchfallsquoten als Qualitätssiegel einer Mathematik-LVA angesehen werden, wollen wir einen anderen Weg aufzeigen, indem wir Studierende motivieren, mehr Zeit - und damit mehr Beschäftigung mit Mathematik - in den Kurs zu investieren als sie es im klassischen Setting tun würden. Durch besondere Aufbereitung einzelner Kursbausteine (Stichwort “Gamification”) geschieht diese Mehrinvestition zum Teil, ohne dass die Studierenden es bewusst wahrnehmen. Als Beispiel seien die Bonuspunkte durch Selbstkontrolltests, die durchschnittlich bis zu achtmal absolviert wurden, genannt. Dabei handelt es sich um keine billig verdienten Credits, da maximal 10% der Klausurpunkte durch Bonuspunkte erworben werden können. Andererseits stellt sich offenbar Lernerfolg ein, da die Studierenden bei jeder Wiederholung immer wieder mit neuen Fragen und Beispielen konfrontiert werden. Das Peer Learning rundet das Angebot ab, indem es einen völlig neuen Aspekt einbringt, nämlich die Auseinandersetzung mit Ausarbeitungen der Kolleg:innen. Auch hier sei ergänzt, dass dem aufgewendeten Aufwand nur Bonuspunkte im Umfang von ca. 20% der Klausurpunkte entgegenstehen, sodass ein Bestehen des Kurses ohne akzeptable Klausurleistung schwer möglich ist. In diesem Zusammenhang sei erwähnt, dass die Studierenden bei der LVA-Befragung den für die LVA benötigten Aufwand (pro ECTS-Punkt im Vergleich zu anderen LVAs) trotzdem als “gerade richtig” einstufen (Skala 1-5: 53% bei 3 und 29% bei 4, Median 3).

Übertragbarkeit und Langlebigkeit

Das Projekt läuft seit 2023

Aufgrund der vollautomatisierten Moodle-Klausuren ist der laufende Personalaufwand für die LVA eher gering und vor allem unabhängig von der Anzahl der LVA-Teilnehmer:innen. Das Konzept ist auf (fast) jede Mathematik-LVA übertragbar. In anderen Fächern hängt es davon ab, in wie weit sich Angabetexte durch zufällige Parameter “randomisieren” lassen und sich das Überprüfen von Antworten automatisieren lässt. Ist man auf Freitext-Antworten angewiesen, wird der Korrekturaufwand ansteigen, wobei man hier andenken müsste, ob mit Methoden der KI (zumindest Teil-) Automatisierung erreicht werden kann.

Trotz anfänglicher Skepsis gegenüber Multiple-Choice- und Drag-and-Drop-Fragen sind wir mittlerweile überzeugt, dass mit diesen Fragetypen ein Stoffverständnis sehr gut abgetestet werden kann. Im Vergleich zu gewohnten Rechenklausuren sehen wir eine beträchtliche Qualitätssteigerung in der Art der Leistungsüberprüfung, weil in den Klausuren sowohl Rechenleistung als auch Theorieverständnis getestet wird.

Zentraler Baustein des Konzepts sind gut designte und breit randomisierte Moodle-Fragen. Das Entwerfen und Implementieren ebendieser erfordert durchaus etwas Übung, ist zum Teil sogar mathematisch spannend und interessant (Wie können Fragen so gestellt werden, dass Antworten automatisiert überprüft werden können?), und verlangt auch ein Abgehen von zum Teil gewohnten Fragemustern. Hierbei handelt es sich aber zum Großteil um Einmal-Aufwand, der am Beginn der Umstellung geleistet werden muss. Ist ein Fragenpool mit randomisierten Fragen einmal erstellt, so kann dieser über Jahre mit jährlich nur kleinen Ergänzungen verwendet werden und trotzdem bei jeder Anwendung individualisierte und variantenreiche Klausurinstanzen produzieren.