Statistische Modelle und Methoden in den Ingenieurwissenschaften und eine Blended-Learning Einführung

Weingartz, Marina; Cramer, Erhard; Kamps, Udo; Kateri, Maria

doi:HT019204303

Statistische Modelle und Methoden in den Ingenieurwissenschaften und eine Blended-Learning Einführung = Statistical models and methods in engineering sciences and a blended-learning approach

Weingartz, Marina

2016 & 2017

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von Master of Science Marina Weingartz

ImpressumAachen 2016

Umfang1 Online-Ressource (xv, 141 Seite) : Illustrationen, Diagramme

Dissertation, RWTH Aachen University, 2016

Veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University 2017

Genehmigende Fakultät
Fak01

Hauptberichter/Gutachter
Kamps, Udo (Thesis advisor)^RWTH* ; Cramer, Erhard (Thesis advisor)^RWTH* ; Kateri, Maria (Thesis advisor)^RWTH*

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2016-12-02

Online
URN: urn:nbn:de:hbz:82-rwth-2016-115290
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/679983/files/679983.pdf
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/679983/files/679983.pdf?subformat=pdfa

Einrichtungen

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
Blended-Learning (frei) ; schließende Statistik (frei) ; Ingenieure (frei) ; Wirtschaftsingenieure (frei) ; Hochschuldidaktik (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 510

Kurzfassung
Die vorliegende Dissertation behandelt ein neues Konzept für eine Statistik-Veranstaltung in den Ingenieur- und Wirtschaftsingenieurwissenschaften in einer Blended-Learning Struktur. Bei der Präsentation der Inhalte soll ein starker Praxisbezug gefördert werden, wozu als Basis relevante DIN-Normen und VDI-Richtlinien zugrunde gelegt werden. Aus der großen Anzahl von zum Teil nicht vernetzten Normen und Richtlinien, in denen auch andere Begriffe verwendet werden wie in anderen Bereichen der Statistik, erfolgt eine inhaltliche Aufbereitung durch systematische und praxisorientierte Erarbeitung der Schließenden Statistik in den Bereichen Punktschätzung, Bereichsschätzung und statistische Tests. Dabei bilden reale Anwendungsbeispiele einen wichtigen Bestandteil, derbei den Studierenden ein situiertes Lernen mit konstruktivistischem Ansatz erzielen soll. Das angestrebte Blended-Learning Konzept ist hochschuldidaktisch fundiert. Dazu werden verschiedene Instrumente vorgestellt, wie z. B. der Myers-Briggs-Typenindikator, Kolb’s Lernzyklus oder die Lehr- und Lernmethoden nach Felder/Silverman und in denstatistischen Kontext eingebettet.Neben der Veränderung der Präsentation der Inhalte erfolgt eine Neustrukturierung der Methodik, wozu der Ablauf der Veranstaltung in der Hochschullehre von einer reinen Präsenzlehre auf eine Blended-Learning Veranstaltung umgestellt wird. Blended-Learning ist eine Verzahnung von Präsenz- und Online-/Selbstlernphasen, mit der unterschiedliche Vorkenntnisse und individuelle Lernpräferenzen der Studierenden berücksichtigt werden können. Das begleitete und selbstbestimmte Studium, sowie die neu konzipierten Onlinephasen werden u. a. über die Lehr- und Lernumgebung EMILeA-stat 2.0 realisiert und bieten in vielerlei Hinsicht größere Flexibilität und vor allem die Möglichkeit der Interaktivität wie z. B. durch integrierte Multiple-Choice Fragen und speziell entwickelte Applets. Im Verlauf dieser Arbeit werden sowohl technische als auch inhaltliche Details der Lehr- und Lernumgebung EMILeA-stat 2.0 und deren Entstehung im Detail erläutert. Im Mittelpunkt steht die als Alternative zu Java-Applets gewählte Generierung diverser Applets per GeoGebra zum Themengebiet der Schließenden Statistik. Diese sollen zu einer interaktiven und kompetenzorientierten Erarbeitung der statistischen Inhalte führen und bei den Studierenden die Motivation zur aktiven und vertieften Auseinandersetzung mit dieser Thematik steigern. Abgerundet wird diese Arbeit durch die Konzeption zweier Onlinephasen als Bausteine der zukünftigen Blended-Learning Veranstaltung.

This PhD thesis deals with a new concept for a statistic course in engineering sciences resulting in a blended-learning structure. The manner of presenting the content intends to promote a strong practical reference basing on DIN Standards and VDI Guidelines. Out of the large number of partly non-networked Standards and Guidelines, in which furthermore other terms are used as in other aereas of statistic contents, resulted a systematic and practice-oriented elaboration of the contents belonging to inferential statistical analysis devided in the areas of point estimation, interval estimation and hypothesis testing. Real life examples form a very important component that should achieve situational learning with a constructivist approach. The aspired blended-learning concept is didacitcallyconsolidated. This fact underlining, several instruments are presented and embedded in the statistical context, such as the Myers Briggs type indicator, Kolb’s learning cycle or the teaching and learning methods by Felder/Silverman.In addition to the modified way of presentation of the contents, a change in the methodology is going to happen. Therefore the existing face-to-face-teaching course proceeds to a blended-learning course. Blended-learning describes a combination of face-to-face and online-/self-learning phases. It presents a chance to help students with different prior knowledge as well as to support individual learning preferences. Studying self-controlled through new designed online-courses by the teaching and learning environment EMILeAstat 2.0 offers in many ways greater flexibilty and above all the possibility of interaction, such as through integrated multiple-choice questions and especially developed applets. Within this thesis both technical as well as content details of the teaching and learningenvironment EMILeA-stat 2.0 are explicitly illustrated. A special focus lies on the developement of several applets by GeoGebra as an alternative to Java applets for the inferential statistical analysis. These should lead to an interactive and competence-oriented learning of the statistical contents. Additionally these applets should motivate an activeand intensive work. Finally this thesis includes two online learning units as components of a future blended-learning course.

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