E-Learning & Blended Learning

Zwischenergebnisse der Bedarfsanalyse

09.04.2018

Im Rahmen des Teilprojekts E-/Blended Learning im Qualitätspakt Lehre an der Julius-Maximilians-Universität Würzburg (JMU) wird zur Zeit eine Bedarfsanalyse durchgeführt. Die erste Phase dieser Bedarfsanalyse beinhaltet die qualitative Datenerhebung durch Interviews mit Dozierenden und Studierenden. Die Durchführung der Interviews mit Dozierenden sowie die Auswertung dieser Interviews ist bereits abgeschlossen. Die Interviews mit den Studierenden werden zur Zeit durchgeführt. In der zweiten Phase bilden die Ergebnisse der qualitativen Erhebung die Grundlage zur Erstellung von einem Fragebogen für alle Dozierenden sowie einem Fragebogen für alle Studierenden der JMU. Im Anschluss an diese quantitative Ergebung werden die Daten ausgewertet und legen den Grundstein für die Ausarbeitung eines umfassenden E-Learning-Konzepts für die JMU (dritte Phase).

Im folgenden werden nun die Zwischenergebnisse der Auswertung der Dozierendenkohorte präsentiert.

Ergebnisse

Die Zwischenergebnisse umfassen einerseits die deskriptive Statistik, die sich aus der Auswertung der Begleitfragebögen ableitet, die jede/r Proband/in vor dem eigentlichen Interview vorgelegt bekam und andererseits qualitative Ergebnisse, die aus der eigentlichen Auswertung der Interviews hervorgehen.

Abbildung 1. Verteilung der durchgeführten Interviews über die einzelnen Fakultäten.

Deskriptive Statistik

Insgesamt wurden N=30 Proband/innen (n=10 weibliche Probandinnen, n=19 männliche Probanden, n=1 sonstige/r Proband/in) im Alter von 27–69 Jahren (n=29, M=41.52, SD=9.75) in verschiedenen Positionen (siehe Abbildung 2) und mit überwiegend langjähriger Lehrtätigkeit (siehe Abbildung 3) an verschiedenen Fakultäten der JMU interviewt. Die Altersverteilung über die verschiedenen Geschlechter ist Abbildung 4 zu entnehmen. Die Verteilung der Interviews über die einzelnen Fakultäten sind Abbildung 1 zu entnehmen.

Abbildung 2. Anzahl der durchgeführten Interviews nach Position.
Abbildung 3. Anzahl der durchgeführten Interviews nach Lehrtätigkeit.
Abbildung 4. Altersverteilung über die Gesamtmenge aller Proband/innen sowie über die verschiedenen Geschlechter.

Neben Alter, Geschlecht, Position und Lehrtätigkeitsdauer wurde auch die Teilnahme an Fortbildungsmaßnahmen erhoben (siehe Abbildung 5). Abgefragt wurde die Teilnahme an Fortbildungsmaßnahmen. Wie oft einzelne Fortbildungsmaßnahmen in Anspruch genommen wurden, geht aus den Ergebnissen nicht hervor. Erfreulich ist die Nutzung von Angeboten der ProfiLehre durch 15 Proband/innen, aber auch externe Angebote wurden von 14 Proband/innen genutzt. Für zukünftige Erhebungen ist es sicherlich sinnvoll, Häufigkeit der Teilnahme sowie, im Fall von der Nutzung von externen Angeboten, die Thematik dieser Angebote zu erheben.

Abbildung 5. Von den Proband/innen wahrgenommene Fortbildungsmaßhnahmen.

Weiterhin wurde die Nutzungshäufigkeit von Clickern (siehe Abbildung 6), CaseTrain bzw. EvaExam (siehe Abbildung 7) sowie von Lehrvideos (siehe Abbildung 8) erhoben. Mögliche Nennungen waren kenne ich nicht (in Abbildungen mit unbekannt bezeichnet), kenne ich, setze ich aber nicht ein (in Abbildungen mit nicht genutzt bezeichnet), setze ich selten (1–2x im Semester) ein (in Abbildungen selten), setze ich gelegentlich (3–5x/Sem.) ein (in Abbildungen gelegentlich), setze ich häufig ($>$5x/Sem.) ein (in Abbildungen häufig) sowie eine Angabe zur Nutzung von JMU-Angeboten (Ich greife zur Nutzung auf Angebote der JMU/des Rechenzentrums zurück, in Abbildungen JMU-Angebote). Die Inanspruchnahme von Angeboten der JMU ist im Fall CaseTrain- resp. EvaExam-Nutzung nicht klar zu analyisieren, da bei Nutzung von CaseTrain per se auf ein Angebot der JMU zurückgegriffen wird.

Abbildung 6. Nutzung von Clickern, sowie Angabe zu Inanspruchnahme von Angeboten der JMU bei Nutzung.
Abbildung 7. Nutzung von CaseTrain bzw. EvaExam, sowie Angabe zu Inanspruchnahme von Angeboten der JMU bei Nutzung.
Abbildung 8. Nutzung von Lehrvideos, sowie Angabe zu Inanspruchnahme von Angeboten der JMU bei Nutzung.

Qualitative Ergebnisse

Die Ergebnisse der Interviewauswertung (für eine Code-Übersicht siehe Tabelle 1) lassen den Schluss zu, dass unter den ProbandInnen eine überwiegend positive Einstellung ggü. dem Einsatz von E-Learning vorherrscht. Allerdings konnten auch einige Hindernisse identifiziert werden. Insbesondere die Ressource Zeit wurde als Hindernis wahrgenommen. Auch wurde häufig der hohe Aufwand genannt, der für die Erstellung von E-Learning-Formaten notwendig ist.

CH05AR01: „In erster Linie hört sich das für mich erst mal sehr aufwendig an, so eine Lehreinheit irgendwie herzustellen oder zu konzipieren […]“

Aber auch Ertragszweifel (Aufwand vs. Nutzen) wurden geäußert sowie Geld als fehlende Ressource identifiziert. Aus den Interviews ergab sich zudem, dass WueCampus häufig nur zur Materialdistribution eingesetzt wird. Andere Nutzungsmöglichkeiten von WueCampus wurden von den ProbandInnen kaum genannt. Auch konnte ein expliziter Nutzerwunsch nach Expertenunterstützung bei technischer Umsetzung identifiziert werden.

ER08AS20: „[…] wenn das die Uni oder wenn das ne zentrale Stelle, sich mal diese Überlegungen stellt, und dann einfach sagt: Ok, hier, das ist die Software, die könnt ihr, könnt ihr nutzen, da habt ihr die Templates, damit das gleich nach Uni Würzburg aussieht. Hier ist noch irgendwie n Tutorial und vielleicht nen Einführungsseminar. Dann hätt ich das auf jeden Fall gut brauchen können und dann wären wir wahrscheinlich nen Semester früher dran gewesen mit den ganzen Inhalten und so. Aber, und ich glaub, wir könnten auch jetzt noch davon profitieren, also das, ich glaube jetzt nicht, dass wir die Nonplusultra-Musterlösung hier haben mit dem, was wir bisher bisher machen. Und ja, so in die Richtung kann man sicher Unterstützung brauchen.“

Neben dem Wunsch nach technischer Unterstützung wurde auch vermehrt der Wunsch nach didaktischer Unterstützung geäußert. Vereinzelt wurde der Wunsch nach zusätzlichen unterstützenden Werkzeugen geäußert.

TE5ER46: „ […] das wäre eine tolle Sache, wenn man da Werkzeuge/Tools hätte, die den Austausch in der Kursgruppe noch mal fördern könnten […]“

Tabelle 1. Identifizierte Codes sortiert nach Thematik und Anzahl der Interviews, in denen entsprechender Code identifiziert wurde. Hier aufgeführt sind nur Codes, die in >= 5 Interviews identifiziert wurden.
Hindernisse
Anzahl Codes
15 Hindernis E-Learning: Ressource Zeit
7 Hoher Aufwand E-Learning
7 Hindernis E-Learning: Ertragszweifel
6 Hindernis E-Learning: Ressource Geld
6 Hindernis E-Learning: Ressource Korrektur
7 Hoher Aufwand E-Learning
Lehrmaterialnutzung
Anzahl Codes
23 WueCampus: Materialdistribution
17 Quelle digital
17 Quelle analog
16 Ablage digital
10 Ablage analog
5 Serverinfrastruktur vorhanden
Mediennutzung
Anzahl Codes
16 Powerpoint-Nutzung
7 MS Office-Nutzung
Persönliche Einstellung
Anzahl Codes
12 Gute Lehre möglich
7 E-Learning ohne Präsenz unnütz
5 Positive Einstellung zu Inverted Classroom
Prüfungen
Anzahl Codes
19 Schriftliche Prüfung
15 Klausurvorbereitung
12 Mündliche Prüfung
10 Multiple Choice
Stellenwert Lehre
Anzahl Codes
5 Forschung > Lehre
Unterstützungs-/Informationswunsch
Anzahl Codes
12 Expertenunterstützung erwünscht: technisch
8 Expertenunterstützung erwünscht: didaktisch
7 Best Practice-Beispiele erwünscht
Verhältnis zwischen Studierenden und Dozierenden
Anzahl Codes
20 Persönliche Verfügbarkeit (analog)
20 Freude an der Lehre: Studierendenzentriert
14 Reflexion unter Einbeziehung der Studierenden
9 Wertschätzung der Lehre durch Studierende
8 Persönliche Verfügbarkeit (digital)
6 Intrinsische Motivation erforderlich für gute Lehre
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