Evaluation von Blended Learning Einheiten und Datei:507 Langfassung Kurmanowytsch.pdf: Unterschied zwischen den Seiten

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In dieser Studie untersuchen wir anhand einer Fallstudie die Effektivität von Blended Learning im Fremdsprachenunterricht an Mittelschulen. Im ersten Teil werten wir für eine Schulklasse, in der während des gesamten Schuljahres mit dieser Methode unterrichtet wurde, im Fach Englisch eine Blended Learning Unterrichtssequenz exemplarisch im Detail aus. Im Zuge dieser Detailauswertung untersuchen wir insbesondere die Beliebtheit der eLearning Aspekte sowohl aus objektiver Sicht (effektiv verwendete eLearning Elemente) als auch aus subjektiver Sicht der SchülerInnen (Online-Umfrage). Im zweiten Teil untersuchen wir den Effekt von eLearning Elementen auf den Lernerfolg der SchülerInnen anhand einer standardisierten informellen Kompetenzmessung in Reading und Listening. Für diese Untersuchung vergleichen wir im Speziellen den Lernerfolg von zwei Klassen, in denen Englisch mittels Blended Learning unterrichtet wurde, mit dem Lernerfolg der SchülerInnen in zwei Klassen mit traditionellem Englischunterricht. Insgesamt finden wir folgende nennenswerte Erkenntnisse: (i) Die eLearning Elemente finden unter den Schülern regen Anklang, (ii) verschiedene Schülergruppen (gegliedert nach Geschlecht und Leistungsstärke) nutzen die eLearning Angebote unterschiedlich intensiv, (iii) Klassen mit eLearning haben einen statistisch signifikanten Lernvorteil, und (iv) die leistungsschwächsten SchülerInnen profitieren am meisten von den eLearning Elementen des Blended Learning Ansatzes.


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'''Autor/in:''' Theresia Gaggl, Paul Gaggl<br />
'''Durchführende Institution/en:''' BG & BRG Villach<br />
'''Fach/Fächer:''' Englisch, Italienisch<br />
'''Schulstufe/n:''' 8. Schulstufe<br />
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Dateien:
[[Media:216_Gaggl_Kurzfassung.pdf|Kurzfassung]],
[[Media:216_Gaggl_Langfassung.pdf|Langfassung]]
[[Category: Englisch]] [[Category: Italienisch]] [[Category:8. Schulstufe]] [[Category:Category:2009/10]]

Aktuelle Version vom 8. Februar 2023, 09:08 Uhr