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Author(s): Rölke, Heiko
Title: Mobiles Assessment. Überblick und Möglichkeiten
In: de Witt, Claudia; Gloerfeld, C. (Hrsg.): Handbuch Mobile Learning, Wiesbaden: Springer VS, 2018 , S. 565-583
DOI: 10.1007/978-3-658-19123-8_28
Publication Type: 4. Beiträge in Sammelwerken; Sammelband (keine besondere Kategorie)
Language: Deutsch
Abstract: Lernen und Assessment werden als komplementäre Vorgänge beiderseits von neuen Perspektiven der zunehmenden Mobilisierung digitaler Endgeräte begünstigt. Daher sind zahlreiche Möglichkeiten des mobilen Lernens direkt auf Assessmentsituationen übertragbar. Die Besonderheiten des Assessments erlauben jedoch eine unterschiedliche Schwerpunktsetzung bzw. einen anderen Blickwinkel. Mobile Technologien können eingesetzt werden, um sowohl die Reliabilität als auch, und insbesondere die Validität eines Assessments zu überprüfen und ggf. zu verbessern. Dies wird praktisch vor allem dadurch erreicht, dass das Assessment losgelöst von festgelegten Orten und Zeitpunkten stattfinden kann. Auch der umgekehrte Fall ist denkbar: Probandinnen oder Probanden bewegen sich in Raum und Zeit, und erst beim Erreichen festgelegter Bereiche findet das Assessment statt. Komplementiert werden diese Möglichkeiten durch die umfangreiche Sensorik, die mobile Technologie üblicherweise mit sich bringt. Die größten Chancen ergeben sich dabei aus der Alltagsintegration des Assessments, dem sogenannten "ubiquitous Assessment". Eine Probandin oder ein Proband wird nur in geringem Maße in eine Prüfungssituation versetzt, wenn das Assessment auf Alltagsgeräten wie einem Smartphone ausgeführt und die eigentliche Prüfungsdurchführung angepasst wird an den normalen Alltagsablauf. Dies kann stark dazu beitragen, die Validität eines Assessments zu erhöhen und ermöglicht erst die Erhebung alltagsbezogener Konstrukte. Als Steigerungsform der Alltagsintegration stellt sich ein latentes Assessment dar, bei dem das Assessment ohne direkte Prüfungsinteraktion erfolgt. Beispiele dafür sind Fitness-Armbänder, Laufstrecken-Transponder bei größeren Laufveranstaltungen oder Kraftfahrzeug-Überwachungssysteme zur Erkennung riskanten Fahrverhaltens. Diese Beispiele illustrieren die Einbindung von "Big Data"-Verfahren für Assessmentzwecke, also die Nutzung großer Datenmengen zur Ableitung von Kennwerten und zur Klassifikation. Die Alltagsintegration der Assessmenttechnologie und die zunehmende Verfügbarkeit von Datenauswertungsverfahren bringen neben den angedeuteten Chancen aber auch Risiken mit sich. Dies betrifft insbesondere den Datenschutz, wenn eine Probandin oder ein Proband nicht mehr selbst entscheiden kann, ob und wann er oder sie sich einer "Prüfungssituation" stellt - oder nicht. Big Data-Verfahren gepaart mit Mobiltechnologie und Sensorik können zu einer Entmündigung führen, die offen diskutiert werden muss. (DIPF/Orig.)
DIPF-Departments: Informationszentrum Bildung