Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.
Kompetenzmessung durch
Datenanalyse für E-Assessment
Prof. Dr. Andreas Thor & Roy Meissner
Hochschule für Telekommunikatio...
2@LSWT2019, Leipzig, 20.05.2019 Andreas Thor & Roy Meissner
Projekt tech4comp
● BMBF-Projekt, 7,3 Mio. €, 3 ½ Jahre bis 20...
3@LSWT2019, Leipzig, 20.05.2019 Andreas Thor & Roy Meissner
E-Assessment-Item (Single-Choice-Beispiel)
4@LSWT2019, Leipzig, 20.05.2019 Andreas Thor & Roy Meissner
Datenanalyse für E-Assessment
• Item-basierte Analyse, u.a.
• ...
5@LSWT2019, Leipzig, 20.05.2019 Andreas Thor & Roy Meissner
Annotation von Items mit Metadaten
Anforderungsstufe
Thema
6@LSWT2019, Leipzig, 20.05.2019 Andreas Thor & Roy Meissner
Item Nutzer
Nr. Thema Anford. St. A B
1 RM Erinnern
3 SQL Erin...
7@LSWT2019, Leipzig, 20.05.2019 Andreas Thor & Roy Meissner
Identifikation von Kompetenzen bei falschen Antworten
5 + 3 =
...
8@LSWT2019, Leipzig, 20.05.2019 Andreas Thor & Roy Meissner
Kompetenzanalyse durch E-Assessment
• Automatische Annotation ...
9@LSWT2019, Leipzig, 20.05.2019 Andreas Thor & Roy Meissner
Vokabular & Shapes für E-Assessment
●
Auf Basis von RDF(S) und...
10@LSWT2019, Leipzig, 20.05.2019 Andreas Thor & Roy Meissner
Herausforderungen Vokabular & Shapes
●
Aus Vokabular und Shap...
11@LSWT2019, Leipzig, 20.05.2019 Andreas Thor & Roy Meissner
Automatisierte thematische Einordnung
● „Gegeben seien die Re...
12@LSWT2019, Leipzig, 20.05.2019 Andreas Thor & Roy Meissner
Automatisierte thematische Einordnung
Schlüssel label:
unique...
13@LSWT2019, Leipzig, 20.05.2019 Andreas Thor & Roy Meissner
Datenaustausch per QUIT-Store
Quit
Service A
Service B
Servic...
14@LSWT2019, Leipzig, 20.05.2019 Andreas Thor & Roy Meissner
Quit
{ }
Concepts-Graph
{ }
Data-Graph
https://eal.uni-leipzi...
15@LSWT2019, Leipzig, 20.05.2019 Andreas Thor & Roy Meissner
Herausforderungen
● Datentausch erzeugt neue Graphen in Ziel-...
Upcoming SlideShare
Loading in …5
×

of

tech4comp - Kompetenzmessung durch Datenanalyse für E-Assessment Slide 1 tech4comp - Kompetenzmessung durch Datenanalyse für E-Assessment Slide 2 tech4comp - Kompetenzmessung durch Datenanalyse für E-Assessment Slide 3 tech4comp - Kompetenzmessung durch Datenanalyse für E-Assessment Slide 4 tech4comp - Kompetenzmessung durch Datenanalyse für E-Assessment Slide 5 tech4comp - Kompetenzmessung durch Datenanalyse für E-Assessment Slide 6 tech4comp - Kompetenzmessung durch Datenanalyse für E-Assessment Slide 7 tech4comp - Kompetenzmessung durch Datenanalyse für E-Assessment Slide 8 tech4comp - Kompetenzmessung durch Datenanalyse für E-Assessment Slide 9 tech4comp - Kompetenzmessung durch Datenanalyse für E-Assessment Slide 10 tech4comp - Kompetenzmessung durch Datenanalyse für E-Assessment Slide 11 tech4comp - Kompetenzmessung durch Datenanalyse für E-Assessment Slide 12 tech4comp - Kompetenzmessung durch Datenanalyse für E-Assessment Slide 13 tech4comp - Kompetenzmessung durch Datenanalyse für E-Assessment Slide 14 tech4comp - Kompetenzmessung durch Datenanalyse für E-Assessment Slide 15
Upcoming SlideShare
What to Upload to SlideShare
Next
Download to read offline and view in fullscreen.

0 Likes

Share

Download to read offline

tech4comp - Kompetenzmessung durch Datenanalyse für E-Assessment

Download to read offline

LSWT2019 Talk by Roy Meissner, AKSW/Universität Leipzig

Related Books

Free with a 30 day trial from Scribd

See all

Related Audiobooks

Free with a 30 day trial from Scribd

See all
  • Be the first to like this

tech4comp - Kompetenzmessung durch Datenanalyse für E-Assessment

  1. 1. Kompetenzmessung durch Datenanalyse für E-Assessment Prof. Dr. Andreas Thor & Roy Meissner Hochschule für Telekommunikation Leipzig & Universität Leipzig thor@hft-leipzig.de, roy.meissner@uni-leipzig.de Im Rahmen des tech4comp Projektes
  2. 2. 2@LSWT2019, Leipzig, 20.05.2019 Andreas Thor & Roy Meissner Projekt tech4comp ● BMBF-Projekt, 7,3 Mio. €, 3 ½ Jahre bis 2022, 34 Mitwirkende ● Thematik: Personalisierte Kompetenzentwicklung durch skalierbare (E-)Mentoringprozesse ● Teilgebiet Uni-Leipzig (DB): ● E-Assessment (Modulbegleitend & Prüfung) ● Kompetenzermittlung durch Assessment-Analyse
  3. 3. 3@LSWT2019, Leipzig, 20.05.2019 Andreas Thor & Roy Meissner E-Assessment-Item (Single-Choice-Beispiel)
  4. 4. 4@LSWT2019, Leipzig, 20.05.2019 Andreas Thor & Roy Meissner Datenanalyse für E-Assessment • Item-basierte Analyse, u.a. • Schwierigkeitsgrad • Trennschärfe • … • Nutzer-basierte Analyse • Durchschnitts- / Gesamtpunktzahl • Rankings / Perzentilen • … • Kompetenzprofile? • Ausnutzen falscher Antworten? Item Nr. Nutzer A B 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
  5. 5. 5@LSWT2019, Leipzig, 20.05.2019 Andreas Thor & Roy Meissner Annotation von Items mit Metadaten Anforderungsstufe Thema
  6. 6. 6@LSWT2019, Leipzig, 20.05.2019 Andreas Thor & Roy Meissner Item Nutzer Nr. Thema Anford. St. A B 1 RM Erinnern 3 SQL Erinnern 4 RM Erinnern 7 SQL Erinnern 10 SQL Erinnern 2 RM Verstehen 5 SQL Verstehen 9 RM Verstehen 6 RM Anwenden 8 SQL Anwenden Datenanalyse für E-Assessment mit Metadaten Item Nutzer Nr. Thema Anford. St. A B 1 RM Erinnern 2 RM Verstehen 3 SQL Erinnern 4 RM Erinnern 5 SQL Verstehen 6 RM Anwenden 7 SQL Erinnern 8 SQL Anwenden 9 RM Verstehen 10 SQL Erinnern
  7. 7. 7@LSWT2019, Leipzig, 20.05.2019 Andreas Thor & Roy Meissner Identifikation von Kompetenzen bei falschen Antworten 5 + 3 = 8 – 1 = 4 2 5 + 3 = 8 – 1 = 2 9 A B Erinnern Verstehen Anwenden Analysieren Evaluieren Erschaffen Berechnung Summe & Differenz Zuordnung Symbol & Operation
  8. 8. 8@LSWT2019, Leipzig, 20.05.2019 Andreas Thor & Roy Meissner Kompetenzanalyse durch E-Assessment • Automatische Annotation von Items mit Metadaten (u.a. Anforderungsstufe) als Grundlage zur Identifikation von Kompetenzprofilen durch Datenanalyse / Data Mining • Automatische Generierung und Strukturierung von Items zur Identifikation von Teilkompetenzen, z.B. auf niedrigerer Anforderungsstufe, bei (teilweise) falschen Antworten Das E-Assessment-Literacy Tool www.easlit.de
  9. 9. 9@LSWT2019, Leipzig, 20.05.2019 Andreas Thor & Roy Meissner Vokabular & Shapes für E-Assessment ● Auf Basis von RDF(S) und SHACL (explizit nicht OWL) – Aufspannen eines Konzept- und Eigenschafts-Raums – Intendierte Nutzung auf Basis von SHACL Shapes eal:Item a rdfs:Class ; rdfs:comment "Super Class ..."@en ; rdfs:label "Question Item"@en . eal:FreeTextItem a rdfs:Class ; rdfs:comment "A free text item"@en ; rdfs:label "Free Text Item"@en ; rdfs:subClassOf eal:Item . eal:ItemShape a sh:NodeShape ; sh:targetClass eal:Item, eal:FreeTextItem ; sh:property [ a sh:PropertyShape ; sh:path dct:title ; sh:dataType xsd:string ; sh:minCount 1 ; sh:maxCount 1 . ] ; … . https://gitlab.com/Tech4Comp/eal-vocabulary-and-shapes
  10. 10. 10@LSWT2019, Leipzig, 20.05.2019 Andreas Thor & Roy Meissner Herausforderungen Vokabular & Shapes ● Aus Vokabular und Shapes visuelle Graphen generieren ● Tool-Unterstützung für Passung von Vokabular, Shapes und Standarddaten ● Shacl-Shapes vglw. neu – Wenig Tool-Unterstützung – Existierende Tools unterstützen nicht die volle Shacl Spezifikation – Shape Nutzung für „on the fly“ Schema Validierung
  11. 11. 11@LSWT2019, Leipzig, 20.05.2019 Andreas Thor & Roy Meissner Automatisierte thematische Einordnung ● „Gegeben seien die Relationenschemata R (a,b) und S (c,d). Attribut b ist ein Fremdschlüssel auf S mit der Löschregel ON DELETE CASCADE. Bei welchem der folgenden Ereignisse kommt die Löschregel zur Anwendung?“ Begriffe: ● Löschregel (Regel) ● Anwendung ● Attribut ● Fremdschlüssel (Schlüssel) ● Ereignis ● Relationenschemata (Schemata)● http://de.dbpedia.org/resource/Eigenschaft ● http://de.dbpedia.org/resource/ Schlüssel_(Datenbank) Text- Analyse DBpedia- Spotlight
  12. 12. 12@LSWT2019, Leipzig, 20.05.2019 Andreas Thor & Roy Meissner Automatisierte thematische Einordnung Schlüssel label: unique key Wikidata: primary key subject:Data Modeling subClassOf: unique key also known as: ... Beste Abbildung part of: relational database Ergibt: ● Datenmodellierung ● Primärschlüssel (Schlüssel) ● Relational ● Datenbank ● … Begriffe: ● Löschregel (Regel) ● Anwendung ● Attribut ● Fremdschlüssel (Schlüssel) ● Ereignis ● Relationenschemata (Schemata) Domänenmodell Datenbank Löschregel Tabelle Schlüssel Relational Primärschlüssel Spalte Cluster Relationale Datenbanken
  13. 13. 13@LSWT2019, Leipzig, 20.05.2019 Andreas Thor & Roy Meissner Datenaustausch per QUIT-Store Quit Service A Service B Service C Web Uni-Leipzig Git-Upstreams (Push/Pull) Sparql Quit Service A Service E Service C Uni-Halle Sparql Service D
  14. 14. 14@LSWT2019, Leipzig, 20.05.2019 Andreas Thor & Roy Meissner Quit { } Concepts-Graph { } Data-Graph https://eal.uni-leipzig.de/data - https://eal.uni-leipzig.de/item/1 - ... https://eal.uni-leipzig.de/concepts - https://tech4comp.org/Item - ...
  15. 15. 15@LSWT2019, Leipzig, 20.05.2019 Andreas Thor & Roy Meissner Herausforderungen ● Datentausch erzeugt neue Graphen in Ziel-Store – Transfer problemlos (Graphen sind isomorph) – Custom/Selektiver-Merge zw. (Daten-)Graphen nötig – Ohne Custom-Merge keine Synchronizität der Daten – Weicht von Git-Flow ab – Store muss Blank-Node Management unterstützen ● (Teil-)Lösung: Aufgabe von Linked-Data Prinzipien – Graph-Bezeichner und URI-Prefixes in jedem Store gleich ● Bspw. http://tech4comp.org/… – URIs werden wie herkömmliche IDs genutzt (nicht wie Verweise) – Probleme: ● Keine Linked-Data Vorteile mehr ● Software muss herkömmlich implementiert werden

LSWT2019 Talk by Roy Meissner, AKSW/Universität Leipzig

Views

Total views

349

On Slideshare

0

From embeds

0

Number of embeds

0

Actions

Downloads

0

Shares

0

Comments

0

Likes

0

×