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Preisträger 2018

Beste Bachelorarbeit 2018

Elias John

Titel "Serious Game basierter Ansatz als Hilfe für Programmieranfänger"

Prüfer: Dr. Nguyen-Thinh Le, Prof. Dr. Niels Pinkwart (Humboldt-Universität zu Berlin)

Der Einsatz von Serious Games zur Motivationssteigerung ist zwar ein bekanntes aber nach wie vor hochrelevantes Thema. Gerade beim Erlernen von Programmierkenntnissen, verspricht die erhöhte Motivation einen leichten und niedrigschwelligen Zugang zum komplexen Thema. Herr John untersucht in seiner Bachelorarbeit ob dieses Versprechen gehalten werden kann. Er untersucht dafür umfassend existierende Serious Games und stellt deren Schwächen aus Grundlage etablierter Lerntheorien und didaktischer Konzepte dar. Diese Untersuchung führt ihn zur Entwicklung der eigenen Lernplattform PLAY & CODE - einem adaptiven Lernspiels zum Erlernen von Programmiersprachen. Nahezu vorbildich durchläuft Herr John dabei sämtliche Entwicklungsphasen vom Design über die Implementierung bis hin zur Evaluation der Plattform.

Als besonderen Stärken der Arbeit haben die Gutachter die sehr gute Einbindung des aktuellen, interdisziplinären Forschungsstands, die gründliche Evaluation mit vielen Nutzern und den für eine Bachelorarbeit überaus umfangreichen Aufwand bei der Bearbeitung des Themas hervorgehoben.

Insgesamt entstand so eine qualitativ herausragende und interdisziplinäre Arbeit, die das Forschungsfeld der Serious Games voranbringt.

Beste Masterarbeit 2018

Kevin Duss

Titel "Creation and evaluation of a computer-based formative assessment and feedback tool designed to support higher-level learning"

Prüfer: Prof. Dr. Matthias Söllner (Universität St. Gallen, Schweiz)

Insbesondere Massenlehrveranstaltungen leiden unter unzureichenden Feeback-Möglichkeiten zu den Aktivitäten der Studierenden. Gerade hier können Informationstechnologien einen wichtigen Beitrag zur Verbesserung leisten. Die Masterarbeit von Herrn Kevin Duss nahm sich dieser Herausforderung an, indem sie die Entwicklung eines Tools für das Geben gewinnbringender Feedbacks in großen Vorlesungen zum Ziel hatte. Dabei griff Herr Duss auf die Methode des Action Design Research (ADR) zurück, und schuf auf Basis einer fundierten Literaturanalyse eine partizipativ und methodisch sauber entwickelte Feedback-Lösung, den Learning Objective and Outcome Manager (LOOM). Dieser wird abschließend umfassend evaluiert und diskutiert, wodurch schon eine hohe Praxisrelevanz ersichtlich wurde.

Die Gutachter betonten vor allem die wissenschaftlich solide, fundierte Literaturanalyse sowie die sehr gute Methodik bei der Gestaltung des Feedback-Systems. Auch der Umfang der aus 2 Designzyklen bestehenden Arbeit ist bemerkenswert.

Insgesamt hat Herr Duss eine herausragende wissenschaftliche Arbeit  angefertig, die dem Forschungsfeld der digitalen Feedback-Systeme neue, spannende Impulse gibt und dieses maßgeblich voranbringt.