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MatchUp! - Peer Support App for Students

MatchUp! - Peer Support App for Students

Challenge 8_04_Gegenseitige Unterstützung und Lerngruppen ermöglichen bei räumlicher Distanz

Mitstudierende sind wesentlich für ein erfolgreiches Studium. Sie helfen z.B. bei inhaltlichen oder organisatorischen Schwierigkeiten oder motivieren sich gegenseitig in Lerngruppen. Wie aber erkennen Studierende besonders geeignete Ansprechpartner*innen und Studienpartner, wenn sie sich nicht persönlich am Campus kennenlernen können? Und wie können Kontaktaufnahme und inhaltliche Kommunikation unterstützt werden?

Einreichung: Universität Duisburg-Essen

Wer sind wir?

Wir sind ein interdisziplinäres Team, bestehend aus Student*innen und Mitarbeiter*innen der Universität Duisburg-Essen (Abteilung Informatik und Angewandte Kognitionswissenschaft). Im Zuge einer praxisnahen Lehrveranstaltung haben wir uns zusammen für dieses Projekt bzw. die Teilnahme am Hackathon entschieden. Aufgeteilt in 3 Sub-Teams wurde der wissenschaftliche Hintergrund des Konzepts erarbeitet, Mock-Ups entwickelt und ein erster Prototyp programmiert.

Das Problem

Die aktuelle Situation stellt viele Studierende vor neue Herausforderungen. Ihnen werden digital Unmengen an Lernmaterialen zur Verfügung gestellt, die sie oftmals alleine bewältigen müssen. Kommen hierbei Fragen auf, stellt dies insbesondere im digitalen Sommersemester 2020 eine Herausforderung dar. Auch wenn Mitstudierende oftmals die präferierte Ressource für Unterstützung sind (Atik & Yalçin, 2011), erschwert der fehlende persönliche Kontakt es vor allem Studienanfänger*innen, sich mit Mitstudierenden zur Hilfe- und Lerngruppensuche zu vernetzen. Denn relevante Informationen wie Vorwissen, Freundlichkeit und die Verfügbarkeit potenzieller Lernpartner*innen sind gerade am Anfang des Studiums und unter räumlicher Distanz besonders schwierig abzuschätzen. Die folgenden drei Use-Cases verdeutlichen dieses Problem.

Die Lösung

Wir konzipieren eine responsive Web-Applikation (Hauptzielgruppe: Student*innen aus dem ersten Studienjahr), die genau an diesem Problem ansetzt.

Konkret heißt das, Studierende sowohl bei dem Finden von längerfristigen Lerngruppen als auch bei dem gezielten Stellen von Fragen bezüglich bestimmter Veranstaltungen zu unterstützen. Nach dem “Matching” unterstützt unsere Applikation auch die Kommunikation unter den Studierenden, indem der medienvermittelte Austausch möglichst intuitiv gestaltet wird.

Die Besonderheit

Apps, die Studierende miteinander vernetzen können, gibt es viele. Für eine erfolgreiche Zusammenarbeit ist es jedoch wichtig, geeignete Lernpartner*innen zu finden. So ist es etwa für unsere Beispielstudentin Hannah wichtig, schnelle Hilfe von kompetenten Mitstudierenden zu erhalten. Ebenso möchte Lasse ungern unfreundliche Mitstudierende in seiner Lerngruppe haben. Das ist für beide digital allerdings schwierig einzuschätzen. Unsere App liefert den Suchenden diese Informationen in Form der angegebenen Kompetenz, der durchschnittlichen Antwortzeiten und der bewerteten Freundlichkeit und gibt ihnen so die Möglichkeit, geeignete Mitstudierende auszuwählen. Peer-Support Devices, die das Finden und die Kommunikation von Mitstudierenden auf Basis der Darstellung kognitiver, behavioraler und emotionaler Informationen unterstützen gibt es noch nicht – und da kommen wir und das Konzept der Group Awareness Informationen (Ollesch, Heimbuch & Bodemer, 2019) ins Spiel!

Kernfunktionen

DIe Kernfunktionen sind in einem Flow-Diagramm modelliert worden (siehe Miro-Link im Anhang).

Group Awareness als Grundlage für das Matching von Studierenden

Group Awareness bildet das zentrale Konstrukt unserer Applikation. Es beschreibt die Wahrnehmung von und das Wissen über soziale Kontextinformationen in einer Gruppe. Dazu zählen beispielsweise Informationen über deren Wissen und Meinungen (kognitiv), Gefühle (emotional) oder Verhalten (behavioral) (Bodemer & Dehler, 2011). Die Darstellung dieser verschiedenen Group Awareness Informationen ermöglicht es den Studierenden, ihre Mitstudierenden besser einschätzen zu können (Bodemer, Janssen & Schnaubert, 2018), was vor allem aufgrund des mangelnden Face-to-Face Kontakts durch digitale Lehre wichtig ist.

MatchUp! sammelt diese Informationen und unterstützt dadurch Nutzer bei der Hilfe- und Lerngruppensuche. Die Informationen werden dabei sowohl durch Selbstauskunft der Studierenden gesammelt als auch automatisch durch das System.

Nutzer geben als Selbstauskunft ihr Vorwissen in bestimmten Veranstaltungen an (kognitive Informationen). Weiterhin können sich Nutzer gegenseitig nach erfolgter Hilfesuche hinsichtlich der ihrer Freundlichkeit bewerten, wodurch wiederum emotionale Group Awareness Informationen gesammelt werden können. Behaviorale Informationen werden vor allem automatisch von MatchUp! gesammelt und betreffen die durchschnittliche Antwortzeit der Nutzer. Alle gesammelten Informationen können die Nutzer dabei unterstützen, geeignete Lernpartner*innen und Gruppen zu finden. MatchUp! nutzt diese Informationen, um Nutzer bei zwei Szenarien zu unterstützen: Der Vermittlung von Hilfesuchenden mit Helfenden und der Vermittlung von Lern- bzw. Übungsgruppen.

Matching von Fragenden und Antwortenden aufgrund von Group Awareness Informationen

Konkret können die kognitiven Informationen über die selbsteingeschätzte Kompetenz des oder der Beantwortenden eine Einschätzung der potenziellen Qualität der Antworten ermöglichen (Bodemer, Janssen & Schnaubert, 2018). Weiterhin unterstützen die behavioralen Group Awareness Informationen in Form der durchschnittlichen Antwortzeit die Nutzer, was vor allem bei dringenden Fragen entscheidend sein kann. Zuletzt bieten emotionale Informationen wie beispielsweise die Freundlichkeit der Nutzenden eine weitere Möglichkeit, geeignete Lernpartner zu finden (Phielix et al., 2011). Durch die Darstellung der kognitiven und emotionalen GA-Informationen in Form einer 5-stufigen Ratingskala wird sichergestellt, dass die Nutzenden diese leicht erfassen können. Die Skala bietet ein Mittelmaß aus Komplexität und Übersichtlichkeit.

Matching von Lernpartner*innen für langfristige Lerngruppen durch Group Awareness

Auch bei der Vermittlung von Lerngruppen kann Group Awareness unterstützend sein. So ermöglichen die durch MatchUp! gesammelten Group Awareness Informationen eine automatisierte Gruppenzusammenstellung, die möglichst heterogen bezüglich verschiedener kognitiver Variablen ist. Heterogene Lerngruppen führen zu einem geeigneterem Lernklima und dazu, dass sich die Gruppenmitglieder gegenseitig ergänzen (Wang, 2013). MatchUp! nutzt diese Informationen und schlägt den Nutzern ebensolche möglichst heterogenen Gruppenkonstellationen vor. Wenn sich Nutzer für eine der vorgeschlagenen Lerngruppen entscheiden sollen, so können diese weiterhin emotionale Group Awareness Informationen dazu nutzen. Lasse aus dem obigen Beispiel würde sich entsprechend für eine Gruppenkonstellation entscheiden, in der möglichst freundliche Gruppenmitglieder sind.

Kommunikation zwischen den Nutzenden - Welche Möglichkeiten der Kommunikation gibt es?

MatchUp! ermöglicht es den Studierenden, im Chat nicht nur Text, sondern auch Dateien wie Bilder und Sprachnachrichten zu verschicken. Bilder können auch annotiert werden, wodurch Frage und Bild näher beieinander sind, was Lernenden hilft, ihre Aufmerksamkeit dem eigentlichen Problem zu schenken, statt sie dafür zu nutzen, Text und Bild umständlich miteinander zu integrieren (Mayer, 2012).

Prototyp

Das Prototypen-Team hat eng mit dem Mockup-Team zusammengearbeitet, so wurden Design-Entscheidungen gemeinsam diskutiert und auf technische Realisierbarkeit geprüft.

Innerhalb des interdisziplinären Teams haben wir unsere Kenntnisse in kollaborativer Softwareentwicklung gemeinsam ausgetauscht und erweitert. Im zeitlichen Verlauf des Hackathons wurde so der Umgang mit den eingesetzten Technologien erlernt. Für die Umsetzung der Web-App wurden die JavaScript-Frameworks Vue.js und Vuetify verwendet und der kollaborative Austausch hat über das Versionsverwaltungssystem GitHub stattgefunden (siehe Git-Link im Anhang).

Die entwickelte Web-App bildet wesentliche Grundfunktionalitäten ab und zeigt praktisch die Realisierbarkeit des im großen Team entwickelten Konzeptes. Um die Web-App Studierenden bereitstellen zu können, sind ergänzende Arbeiten notwendig, beispielsweise müssen ein Datenmodell entworfen und Server bereitgestellt werden.

Geplante Umsetzung und Finanzierungsplan

Die notwendigen Schritte für die Umsetzung der Idee sind die Realisierung der technischen Implementierung. Zusätzlich ist noch in diesem Sommersemester eine Evaluation unserer Plattform geplant, hauptsächlich an der Universität Duisburg-Essen, um ihre User-Freundlichkeit von der Zielgruppe bewerten zu lassen und die Applikation/den Prototypen basierend auf diesen Ergebnissen noch einmal anzupassen. Danach ist es wichtig, deutschlandweit Universitäten mit ins Boot zu holen, die „MatchUp! - Peer support app for students“ bewerben und gemeinsam mit uns die Beta-Version testen, um weiteren Input zu erlangen.

Unser Zeitplan sieht (grob) wie folgt aus:

Mai: Finalisierung des Prototypes

Juni: Evaluation

Juli: Auswertung

Ab Juli/August: Kontaktieren von Universitäten

Wintersemester 2020: Testen der Beta-Version deutschlandweit/potentiell Weiterentwicklung der Idee beim #DigiEduHack

Natürlich müssten wir uns für die Finalisierung der App Experten mit ins Boot holen, vor allem auf technischer Ebene. Dies gilt es zu finanzieren. Auch für Online-Kampagnen, die unsere Plattform deutschlandweit bewerben, werden Gelder nötig sein. Zusätzliche Unterstützung wird unter anderem möglich durch Anschubförderungen der Universität Duisburg-Essen, z.B. in der Förderlinie „Lehre Digital“ des Programms Lehr-Lern-Innovationen, welche die mediendidaktische Weiterentwicklung von Lehr-Lernkonzepten unterstützt. Wenn das Projekt auf Anklang stößt, wäre ein nächster Schritt außerdem die Bewerbung für ein Start-up-Stipendium. Das NRW-Gründerstipendium oder das EXIST-Gründerstipendium kommen hier in Frage.

Prozess und Evaluation der Projektarbeit

Wir haben uns bei unserer Konzeptentwicklung nicht nur an bewährten Konzepten aus dem Bereich der Lernpsychologie bedient, sondern auch bereits vor dem Hackathon Interviews mit der potentiellen Zielgruppe geführt, auf welchen wir unser anfängliches Brainstorming gestützt haben. Dabei haben wir vor allem nach aktuellen Problemen und Wunsch-Features gefragt. Die Möglichkeit, Informationen über potentielle Lernpartner*innen und unbekannte Mitstudierende zu erlangen, wurde dort besonders deutlich und bildete den Grundstein für unsere Idee.

Wir haben vor allem in Microsoft Teams zusammengearbeitet, da wir im Rahmen einer praxisnahen Lehrveranstaltung der Universität Duisburg-Essen bereits dieses Kommunikationstool nutzen. Hier haben wir verschiedene Channels für unterschiedliche Verantwortlichkeiten angelegt: Researcher, Designer und Entwickler. Obwohl wir bereits vor dem Hackathon die nötige Infrastruktur festgelegt haben, war es für uns gerade am Anfang eine Herausforderung, unsere vielen Ideen unter einen Hut zu bringen. Aber durch eine gute und regelmäßige Kommunikation untereinander und vor allem auch zwischen den Sub-Teams ist es uns gelungen, die Kernkonzepte unsere App abzuleiten und umzusetzen.

Fazit

Wir haben durch den Hackathon die Chance bekommen, ein Konzept zu entwickeln, das nicht nur Studierenden unserer Uni, sondern Studierenden deutschlandweit im digitalen Sommersemester bei der Hilfesuche bzw. Lerngruppenfindung unterstützen kann. Dies hat es uns ermöglicht, unser Wissen in dem Bereich festigen, dieses in der Praxis anzuwenden und uns auch im Bereich Projektmanagement einen Schritt nach vorne gebracht. Natürlich ist das vorgestellte Konzept nur der Anfang. Wir haben vor, dieses unabhängig vom Ausgang des Hackathons weiterzuentwickeln. Wir sind sehr dankbar, beim Hackathon dabei gewesen sein zu dürfen und sind begeistert, wie viele inspirierende Ideen hier entstanden sind, welche die Digitalisierung der Universitäten sicher voranbringen können. Wir freuen uns, dass wir mit MatchUp! einen Teil dazu beitragen konnten – denn wer wünscht sich nicht eine verlässliche Unterstützung in Zeiten wie diesen?

Literatur

Atik, G., & Yalçin, Y. (2011). Help-seeking attitudes of university students: The role of personality traits and demographic factors. South African Journal of Psychology, 41(3), 328-338.

Bodemer, D. (2011). Tacit guidance for collaborative multimedia learning. Computers in Human Behavior, 27(3), 1079-1086.

Bodemer, D. & Dehler, J. (2011). Group awareness in CSCL environments. Computers in Human Behavior, 27 (3), 1043–1045. doi.org/10.1016/j.chb.2010.07.014

Bodemer, D., Janssen, J. & Schnaubert, L. (2018). Group Awareness Tools for Computer-Supported Collaborative Learning. In F. Fischer, C. E. Hmelo-Silver, S. R. Goldman & P. Reimann (Hrsg.), International Handbook of the Learning Sciences (S. 351-358). New York, NY : Routledge, 2018.: Routledge.

Phielix, C., Prins, F. J., Kirschner, P. A., Erkens, G., & Jaspers, J. (2011). Group awareness of social and cognitive performance in a CSCL environment: Effects of a peer feedback and reflection tool. Computers in Human Behavior, 27, 1087–1102. doi:10.1016/j.chb.2010.06.024

Ollesch, L., Heimbuch, S., & Bodemer, D. (2019). Towards an integrated framework of group awareness support for collaborative learning in social media. In M. Chang, H.-J. So, L.-H. Wong, F.-Y. Yu, & J. L. Shih (Eds.), Proceedings of the 27th International Conference on Computers in Education (pp. 121-130). Taiwan: Asia-Pacific Society for Computers in Education.

Wang, Z. (2013). Effects of heterogeneous and homogeneous grouping on student learning. University of North Carolina at Chapel Hill.

Teilnehmer*Innen

Teilnehmer*Innen:

Hacker*Innen:

Laura aus der Fünten, Cora Weisenberger, Hannah Krajewski, Laurent Demay, Hans-Luis Magin, Franziska Lambertz, Jens Kohlmann, Ádám Szabó, Malte Kummetz, Joshua Norden, Yvonne Gehbauer, Simon Krukowski, Christian Schlusche & Lisa Ollesch

Pate:

Daniel Bodemer