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Gruppenarbeit beim Programmieren lernen (GAPL)

Mitarbeit

Schulz, Sandra (ORCID: 0000-0002-2254-6579) / Berndt, Sarah / Hawlitschek, Anja

Das Forschungsprojekt ?Digitales Programmieren im Team? (DiP-iT) untersucht, wie kollaboratives Lernen im Informatikstudium didaktisch weiterentwickelt und mit digitalen Medien unterstützt werden kann. Die Verwendung und Implementierung von Learning Analytics-Methoden steht bei dem Projekt im Vordergrund. Im DiP-iT-Projekt sollen didaktische und technische Unterstützungen im Informatikstudium für das Programmieren lernen im Team entwickelt werden. Um dieses Ziel zu erreichen, wurde in der Teilstudie ?Gruppenarbeit beim Programmieren lernen? (GAPL) zunächst eine Bestandsaufnahme der Ausgangslage an den drei Standorten der Verbunduniversitäten (TU Bergakademie Freiberg, Otto-von-Guericke Universität Magdeburg und Humboldt-Universität zu Berlin) durchgeführt. Zur Erhebung der Ausgangslage wurden Interviews mit Dozent*innen (Datenbestand 1) und Student*innen (Datenbestand 2) der drei beteiligten Universitäten durchgeführt. Erhoben wurde, inwieweit kooperative und kollaborative Methoden bereits in der Lehre zum Programmieren lernen genutzt werden. Im Anschluss kann u. a. abgeleitet werden, wie das kollaborative Programmieren lernen zukünftig unterstützt werden kann (technisch, didaktisch, organisatorisch etc.), wo ungenutzte Potentiale liegen und welche Hindernisse bei einer Implementation berücksichtigt werden müssen. Die Dozent*innen halten Grundlagenveranstaltungen zum Programmieren lernen in der Informatik und wurden u.A. dazu befragt, inwieweit sie Gruppenarbeit in ihrer Veranstaltung nutzen und welche Chancen und Risiken sie in der Gruppenarbeit sehen. Die Studierenden der Informatik haben bereits an Grundlagenveranstaltungen zum Programmieren lernen in der Informatik teilgenommen oder nehmen in dem Semester des Interviews daran teil. Sie wurden u.A. dazu befragt, inwieweit sie Gruppenarbeit in der Veranstaltung nutzten, wie sie die Gruppenarbeit erlebt haben und welche Chancen und Risiken sie in der Gruppenarbeit sehen.

Forschungsdesign

  • Querschnitt

Untersuchungsgebiet (geogr.)

Deutschland

Erhebungseinheit

Studierende; wissenschaftliches Personal

Auswahlverfahren

  • Nicht-Wahrscheinlichkeitsauswahl → Bewusste Auswahl
  • Nicht-Wahrscheinlichkeitsauswahl → Respondenten-gesteuerte Auswahl

Grundgesamtheit / Population

Interviews mit Dozierenden:
Dozierende, die entsprechend der Modulstrukturen zwischen dem Sommersemester 2017 und dem Sommersemester 2020 Vorlesungen und/oder Übungen in entsprechenden Grundkursen (1. - 2. Semester) für Bachelor-Studierende der (Angewandten) Informatik und verwandter Studiengänge wie Wirtschaftsinformatik, Computervisualistik, Wirtschaftsmathematik und Mathematik gehalten haben.

Interviews mit Studierenden:
Studierende im 3. bis 6. Semester eines Bachelor-Studiengangs der (Angewandten) Informatik, Wirtschaftsinformatik oder Ingenieurinformatik. Die Studierenden besuchten zwischen dem Sommersemester 2015 und dem Sommersemester 2020 die Grundkurse zum Erlernen des Programmierens oder zur Einführung in Datenbanken.

Provenienz

da|ra-Import

Erhebungszeitraum

2020 – 2020

2020 – 2020

Art der Daten

  • Qualitatives, nicht oder gering standardisiertes Datenmaterial

(Datensatz)

Erhebungsverfahren

  • Interview → Persönliches Interview

Verfügbarkeit

Archivierende Einrichtung

Veröffentlichungsdatum

26.01.2023

Zugangsbedingungen (Anmerkungen)

Publikationen

Schulz, S., Berndt, S. & Hawlitschek, A. (2021). Exploring students' and lecturers' views on collaboration and cooperation in computer science courses - a qualitative analysis. Computer Science Education. https://doi.org/10.1080/08993408.2021.2022361
Kiesler, N., Röpke, R., Schiffner, D., Schulz, S., Strickroth, S., Ehlenz, M., Heinemann, B. & Wilhelm-Weidner, A. (2024). Towards Open Science at the DELFI Conference. https://doi.org/10.18420/delfi2024_22