Wirtschaftsingenieurwesen an der Universität Duisburg-Essen
Gamification von Online-Kursen
1. W I S S E N T E C H N I K L E I D E N S C H A F T
Gamification-Elemente
für Online-Kurse
Eine Analyse und Potenzialstudie
Ines Legnar, BSc
28. April 2016
www.tugraz.at
3. 3
Gamification
Gamification - Definition
„Gamification ist die Verwendung von
spieletypischen Mechaniken außerhalb reiner
Spiele.“ [1]
Spieletypische Mechaniken
Punkte, Status, Level, Badge, Quest, Rangliste,
Fortschrittsbalken, Achievements, Epic Meaning,
Resultatstransparenz
Ines Legnar, BSc
28. April2016
[1] Deterding et al., Gamification: Toward a Definition
4. 4
Massive Open Online Courses (MOOCs)
MOOCs – Merkmale [2]
Ines Legnar, BSc
28. April2016
Massive: Unbegrenzte Anzahl an Teilnehmer/innen
Open: Frei zugänglich und (meist) kostenlos
Online: Kurse/Prüfungen zu 100% online
Course: Festgelegter Kursplan
Lehrperson stellt Videos zum Kursinhalt online
Regelmäßige Prüfungen
xMOOCs vs. cMOOCs
5. MOOCs – Herausforderungen [2]
Online Plattform
Identitätskontrolle
Betrug bei Prüfungen
Hohe Abbruchquote (>90%)
Kurs zu lang/zu aufwendig
Kein Interesse am Abschluss
Fehlendes soziales Umfeld
Online Plattform uninteressant
Massive Open Online Courses (MOOCs)
Ines Legnar, BSc
28. April2016
5
6. Analyse bereits durchgeführter Studien [3] [4] [8]
Ersatz für das fehlende soziale Umfeld
Diskussionsforum
Interaktiver mit Bewertung durch Peers
Soziale spieletypische Elemente
Psychologischer Effekt von Spielen
Kognitiver Bereich – Regeln, Aufgaben
Emotionaler Bereich – Freude, Aufregung, Frust
Sozialer Bereich – verschiedene Identitäten
Nutzungsmotivation durch spieletypische Mechaniken
6
Ines Legnar, BSc
28. April2016
7. Beispielhafte Umsetzungen [3] [5]
Soziales spieletypisches Element
Status eines ausgewählten Konkurrenten
Kognitiver Bereich
Hierarchischer Baum
Emotionaler Bereich
Achievements
Sozialer Bereich
Leaderboard
PsychologischerAspekt der Motivation
7
Ines Legnar, BSc
28. April2016
8. Motivation [6] [7]
Extrinsische Motivation
Externe Belohnungen (z.B. Badges)
Intrinsische Motivation
Eigenantrieb
Korrumpierungseffekt
Umwandlung von intrinsischer Motivation in eine
extrinsische Motivation
PsychologischerAspekt der Motivation
8
Ines Legnar, BSc
28. April2016
9. Entwicklung eines Algorithmus für die
Aktivität in MOOCs
Ziel: Potentielle Aussteiger erkennen und diese
motivieren den Kurs positiv abzuschließen.
Testung des Aktivitätsverhaltens
Lesen im Forum
Schreiben im Forum
Quizantritte
Logins
Algorithmus
9
Ines Legnar, BSc
28. April2016
10. Testdaten
771 Kursteilnehmer/innen
341 abgeschlossen
429 aktiv (nicht abgeschlossen)
2 MOOCs der Plattform iMooX.at
Gratis online Lernen (GOL)
Lernen im Netz (LIN)
Kursdauer jeweils 8 Wochen
Quiz positiv wenn über 50% richtig
Algorithmus
10
Ines Legnar, BSc
28. April2016
11. Erste Gewichtung des Algorithmus
Rohdaten von Khalil M. (Doktorand TU Graz)
Gewichtung der Aktivitäten
Lesen im Forum 25%
Schreiben im Forum 35%
Quizantritte 40%
Jede Aktivität wird in weiterer Folge mit der
Gewichtung multipliziert
Algorithmus
11
Ines Legnar, BSc
28. April2016
12. Berechnung der Vorgabewerte für das
MOOC „Gratis online Lernen“
Aktivitäten der abgeschlossenen Kursteilnehmer/innen
Orangen Werte werden als Vorgabewerte für die weitere
Berechnung verwendet
12
DURCHSCHNITTL.AKTIVITÄT
13. Berechnung des Aktivitätsverhaltens
Finaler Wert (in %) =
Aktivität Quizantritte * 0,4
+ Aktivität Lesen im Forum * 0,25
+ Aktivität Schreiben im Forum * 0,35
Beispiel: 1 Quizantritt (50% Aktivität), 5x im Forum
gelesen (83%) und 0x im Forum geschrieben (0 %)
50 * 0,4 + 83 * 0,25 + 0 * 0,35 = 40,75%
Algorithmus
13
Ines Legnar, BSc
28. April2016
15. Finaler Algorithmus
Gewichtung von „Schreiben im Forum“ reduziert
Gewichtung von „Lesen im Forum“ erhöht
Neuer Wert Loginverhalten
Finale Gewichtung der Aktivitäten
Lesen im Forum 30%
Schreiben im Forum 10%
Quizantritte 40%
Loginverhalten 20%
Algorithmus
15
Ines Legnar, BSc
28. April2016
16. Berechnung der Vorgabewerte für das
MOOC „Gratis online Lernen“
Aktivitäten der abgeschlossenen Kursteilnehmer/innen
Orangen Werte werden als Vorgabewerte für die weitere
Berechnung verwendet
16
DURCHSCHNITTL.AKTIVITÄT
17. Berechnung des Aktivitätsverhaltens
Finaler Wert (in %) =
Aktivität Quizantritte * 0,4
+ Aktivität Lesen im Forum * 0,3
+ Aktivität Schreiben im Forum * 0,1
+ Aktivität Logins * 0,2
Beispiel: 1 Quizantritt (50% Aktivität), 5x im Forum
gelesen (83%), 0x im Forum geschrieben (0 %) und 2
Logins (67%)
50 * 0,4 + 83 * 0,3 + 0 * 0,1 + 67 * 0,2 = 58,3%
Algorithmus
17
Ines Legnar, BSc
28. April2016
24. Einsatz eines spieletypischen Elements
Fortschrittsbalken
Spiegelt je nach Aktivität die vier
verwendeten Farben wieder
Korrumpierungseffekt wird vermieden
Empfehlung
24
Ines Legnar, BSc
28. April2016
Fortschrittsbalken in Form eines Messgeräts Fortschrittsbalken mit wechselnder Farbe
26. Quellenverzeichnis
[1] Deterding et al. (2011). Gamification: Toward a Definition
[2] Schulmeister, R. (2013). MOOCs Massive Open Online Courses: Offene Bildung oder
Geschäftsmodell?
[3] Krause et al., (2015). A Playful Game Changer: Fostering Student Retention in Online
Education with Social Gamcation.
[4] Lee and Hammer, (2011). Gamification in Education: What, How, Why Bother?
[5] Domínguez et al. (2013), Gamifying learning experiences: Practical implications and
outcomes.
[6] Hott, K. (2014). Die Verdrängung intrinsischer Motivation durch extrinsische Anreize.
[7] Lepper et al., (1973). Undermining children's intrinsic interest with extrinsic reward: A
test of the overjustication hypothesis.
[8] [Khalil and Ebner, (2013). How satisfied are you with your MOOC? - A Research Study on
Interaction in Huge Online Courses. Expertise Center for Games and Game Design (EGG).
Einsatz
26
Ines Legnar, BSc
28. April2016