One week of Corona online teaching: experiences and outlooks

The decreed transition from classroom to online teaching caught us off guard at the Department of Physics, as anywhere else. Within a few days, almost 25 central lectures together with five laboratory courses, covering over 3,500 students, had to be switched to online mode. It is due to the high engagement and cooperative commitment of all members from the department that this enormous challenge could be mastered without any transition. None of the courses had to be canceled and since last Monday, all teachers, lecturers as well as teaching assistants, are teaching online.

D-PHYS goes online

Now, after one week of online teaching, it is possible to review the impacts of this switch. In addition, a look into the near and even into the far future should be allowed. How will teaching develop in the coming weeks? What lasting impact will the online shift have on higher education?

In the first days following the shift, the focus was mainly linked to technical problems: What tools should I use to teach online? Here we benefited from the fact that ETH relied on the Zoom platform right from the start. Although other options for teaching, such as recording self-made videos or using Moodle were also recommended, we mainly advertised Zoom at our department and offered an appropriate support. With Zoom, all lectures can be streamed live and students can even ask questions during the event. For courses relying on blackboard writing and experiments, we have set up a special installation in our main lecture halls where lecturers can stream their lecture via Zoom (without students in the hall). Lecturers who do not rely on the large blackboards and on the experiments give their lectures from home by using Zoom as well.

streamed lecture
Live lecture streamed with Zoom from the lecture hall with 141 students in the virtual audience.

With the setting offered by Zoom, it was possible to transfer the concept of the traditional classroom lecture more or less smoothly to online teaching. This was particularly important in the initial phase because the lecturers did not have to redesign their courses. The shift to technical new ground was already demanding enough.

Now, with the lecturers gaining more confidence in using Zoom, didactic reflections are emerging.

Does it really make sense to teach online the same way I have done it before?
Should I try to redesign my course in a more appropriate way for online teaching?

Scenarios such as flipped classroom, question and answer sessions or small project assignments are coming on the agenda. After the technical shift, we now experience a merging didactic shift. Of course, technology still plays an important role, but the focus lies on didactic implications. Lectures profit from their research experience in using communication and cooperation tools. Now they start to transfer those or similar tools to teaching and learning.

At least, the didactic phase is no longer under imminent time pressure. Lecturers have time to plan and to think about creative didactic experiments. Thus, in the near future supporting lecturers in new didactic implementation will become paramount, be it through didactic expertise or by disseminating tested scenarios.

It may seem premature at this point to look at the post Corona period. However, it is already clearly noticeable that traditional teaching is moving to new grounds. An increased number of online courses will continue to be part in higher education when we switch back to face-to-face instruction. Lecturers are now gaining insight in new didactic settings that they will be able to transfer to regular classes. Even brand new ideas might pop up and at the end, students will profit from an increased portfolio of many different teaching and learning opportunities.

With the next exam period ahead in May, the problem of assessments still remains unresolved. Even if oral exams offer a short-term alternative in a few cases, we still have to think about further online alternatives. The next coming months will keep us busy, anyway …

Teaching Scenarios: Interactive Lecture Material & Collaboration

eSkript, the platform for interactive lecture material at ETH Zurich was born in 2014 (cf. the interactive timeline about eSkript; new PolyBook link), and since then many scenarios have been used by many lecturers. (eSkript is available to all Switch AAI affiliated persons.)

The main goal of interactive lecture material is to engage students, which promises better learning outcomes. As a byproduct, it makes lecturers happier and have fun! 🙂 The following selection of scenarios have been used at least a few times each. Bear in mind, there are many more possibilities.

1 – Review

Students are the best judges of your material. Make it available for annotation and let students correct it and give you feedback. Already after one round, your material will be perfect!

2 – Collaborative Study Material

Many students or many groups of students create material together. Students experience collaboration and see its benefits. They have access to other students’ work and because the material is presented as a whole, the result is something they can be proud of. Furthermore, peer review and annotation by peers or assistants is then possible.

3 – Feedback

When students publish work (text, papers, exercise solutions, etc.), assistants and lecturers can easily give feedback and start discussions on very good points students came up with or problems they seem to have, on the spot.

4 – Working with Texts (Papers, Journals, Articles,…)

Students can answer predefined questions (by lecturers/assistants/peers), ask questions about difficult passages, paraphrase, discuss interesting points, attach complementary material, prove points with links to other research, reflect and form opinions right where it is relevant. This kind of assignments foster critical thinking and collaboration. It is much easier and more appealing than using a forum, which is the alternative for such tasks.

5 – Voting

Easily get feedback (students can append a star to parts of content of your choosing) on good/important/… content. You can even go further and let students collaboratively decide through their voting on…[depending on your scenario].

6 – Interactivity Modules

By far my favorite application in eSkript are the interactive modules. The possibilities are endless. You can enhance your material with interactive videos, drag and drops, timelines, interactive images (juxtapositions, sliders, info hotspots, hidden hotspots, and sequences), and many more. A scenario that has worked repeatedly well is the design of interactive modules by students. Check out a few examples of interactive modules (new PolyBook link)!

These and more scenarios in more details with detailed tasks, profit, caveat and real life cases can be found in the eSkript Scenarios (new PolyBook link).

Have fun and find new ways to engage and interact with your students! Open your first eSkript (new PolyBook link) today.

Note from May 2019: eSkript is not maintained anymore but PolyBooks are taking over! Contact LET for support.

Im Duell: Vorlesung vs. «Flipped Classroom» (die erste Runde)

flipped classSeit mehreren Jahren wird «Flipped Classroom» als didaktische Methode mit hohem Lerngewinn angepriesen. Im «Flipped Classroom» sind die Studierenden angehalten, sich die Inhalte vor der Veranstaltung selbst anzueignen. In der Präsenzveranstaltung werden dann hauptsächlich nur noch Aktivitäten in Kleingruppen durchgeführt, welche als Ziel haben, die zuvor gelernten Inhalte anzuwenden und zu verfestigen.

Am Departement Physik hatten wir die Gelegenheit, während eines Semesters eine Physikeinführungsveranstaltung (für Nichtphysiker) parallel als Vorlesung und als «Flipped Classroom» durchzuführen. Prof. Gerald Feldman ist ein Pionier und ausgewiesener Experte im Unterrichten von «Flipped Classroom», in der Physik auch als SCALE-UP bekannt. Während seiner Gastprofessur am Departement Physik bot Jerry Feldman 52 Studierenden einen vorbildlichen «Flipped Classroom» an. Die restlichen 318 Studierenden besuchten die normale Vorlesung. Wir haben beide Gruppen eng begleitet und im Verlauf des Semesters Daten zu ihrem Lernverhalten und zu ihren Leistungen gesammelt.

In dieser ersten Runde vergleichen wir den unmittelbaren Leistungszuwachs beider Gruppen während der Unterrichtperiode. In einer zweiten Runde wird das Lernverhalten gegenüberstellt und eine Abschlussrunde soll Auskunft über die Langzeitleistung ergeben. Zum Schluss wird das gesamte Duell dann kritisch analysiert.

Nun aber zu den Ergebnissen der ersten Runde. Gemessen wurde die Leistung anhand von drei Messreihen, einem Pretest, einem Posttest und einer Zwischenprüfung.


Lernzugewinn zwischen Pretest und Posttest

Zu Beginn der Veranstaltung, im Februar, absolvierten Studierende aus beiden Gruppen einen standardisierten Test zum konzeptionellen Verständnis von Kräften in der Mechanik (FCI). Der gleiche Test wurde ihnen dann am Ende des Semesters im Mai nochmals angeboten. Mit dem Vergleich der Ergebnisse aus Pretest und Posttest lässt sich der Lernzugewinn für die Vorlesungsgruppe und die «Flipped Classroom» Gruppe messen und gegenüberstellen. Studierende des «Flipped Classroom» wiesen dabei einen höheren Lernzugewinn auf als die Studierenden in der Vorlesung. Der Unterschied liegt im Grössenbereich von etwa 11%.

Die Zwischenprüfung erfolgte in der 10. Semesterwoche und bestand aus 3 konzeptuellen Verständnisfragen sowie 3 numerischen Problemfragen. Auch hier konnten wir die Ergebnisse beider Gruppen vergleichen.

Im Gesamtergebnis der Zwischenprüfung schnitt die «Flipped Classroom» Gruppe um etwa 7% besser ab als die Vorlesungsgruppe. Bei den Konzeptfragen liegt der Zugewinn bei etwa 11%, was mit dem Ergebnis aus Pre- und Posttest übereinstimmt. Bei den numerischen Fragen konnte kein signifikanter Unterschied ermittelt werden, beide Gruppen erbrachten hier vergleichbare Leistungen.


Leistungszugewinn der «Flipped Classroom» Gruppe gegenüber der Vorlesungsgruppe in der Zwischenprüfung 

Zusammenfassend schnitt die «Flipped Classroom» Gruppe beim konzeptuellen Verständnis besser ab als die Vorlesungsgruppe. Beim numerischen Problemlösen liegen beide Gruppen gleichauf.  Damit verbucht «Flipped Classroom» in der ersten Runde einen knappen Sieg. Hintergründe und Details zur Untersuchung sind >hier< zu finden.

In den kommenden Monaten werden wir die Daten zum Lernverhalten in beiden Gruppen untersuchen und diese dann als zweite Runde hier vorstellen. Das Duell bleibt daher noch spannend!

Our First Virtual Laboratory: A success story!

Imagine a computer game where you click to get through. This is similar but better. The students follow instructions, manipulate samples, use machines, gather information and answer questions along the way to check their progress and understanding. A theory section with all relevant background material is available at all times. The setting looks very much like a real lab, and chemical reactions are shown in 2D or 3D videos. Finally, there is a mission (here: help a sports physician repair athletes’ damaged articular cartilage) that makes the virtual lab’s path and goal clear.

In 2015 we, Prof. Dr. M. Zenobi-Wong and her team, started developing the “Tissue Engineering Lab” (TEL) with Labster. The process was easy and rewarding. Since Fall 2016, after two pilot runs, the lab has been used by students every semester.

Here is the students’ evaluation from this spring (2017). Approximately 60% of the 60 participants filled out the survey at the end of the lab. Most of the students worked in pairs. (Source: Labster)


We are very happy about the results as the lab motivated students and they felt that they gained relevant knowledge.

Some screenshots, the learning goals and the techniques used can be found on the lab’s main page at Labster. And here is a short (and fast) screencast of the first hydrogel experiment.

What are the reasons for using virtual labs?

  1. lectures that haven’t got any physical lab time but would profit from lab work (exercise-/extra-material)
  2. experiments that have to be done by vast amounts of students
  3. experiments that are too dangerous to be performed by students
  4. experiments that are too costly to perform with students
  5. additional practice material
  6. not enough ressources (i.e. scarcity of lab spaces)

For this lab, it was the first reason, and now students can get lab work done in a one-hour exercise slot in the lecture hall. This is amazing!

We are happy to announce that the second virtual lab @ETH Zurich is on its way. In the physical setting, this lab can only be performed by an assistant. To offer the opportunity to students to try it out themselves, Prof. Dr. L. Nyström with Dr. M. Erzinger will develop the “Kjeldahl Lab” starting this summer.

PELE: Informatik-Einführung nach allen Regeln der (didaktischen) Kunst

[vimeo][/vimeo][vimeo][/vimeo]Tutorials für Informatikanwendungen sind wohl so alt wie die Informatikwelt selbst: Learning by doing bietet sich an, wenn es zum Beispiel um das Erlernen von Datenvisualisierung, Datenverwaltung oder Programmierung in Python oder Matlab geht. Prof. Hans Hinterberger hat das vor mehr als 15 Jahren erkannt und das Projekt E-Tutorials ins Leben gerufen. Aus seiner Initiative von damals ist ein eindrucksvoll ausgereiftes Produkt entstanden, welches an der ETH in den Bereichen selbstgesteuertes Lernen und kompetenzorientiertes Prüfen seit Beginn neue Massstäbe gesetzt hat. In den 4 Schritten zu aktivem Wissen, SEE-TRY-DO-EXPLAIN erwerben die Studierenden aus fünf Departementen (BIOL, CHAB, HEST, USYS, ERDW) in Modulform die theoretischen Grundlagen (Phase SEE; online oder in der Vorlesung), wenden diese dann an Beispielen unter aktiver Bedienung eines Informatikmittels an (Phase TRY), setzen die Konzepte in einer Projektaufgabe mit wissenschaftlichem Kontext um (Phase DO) und präsentieren die Lösung Face-to-face in einem Abgabegespräch mit einer Fachperson (Phase EXPLAIN). Fünf solcher Gespräche müssen zusätzlich zur Schlussprüfung als Bestandteil der Semesterleistung absolviert werden.

Lukas Fässler und Markus Dahinden, langjährige Mitarbeiter des inzwischen emeritierten Prof. Hinterberger und heutige Dozierende der beiden Informatik-Vorlesungen, bauen das Angebot an Tutorials laufend aus und entwickeln es kontinuierlich weiter unter Einbezug der sich verändernden Technologien. Dabei haben sie – zuletzt zusammen mit David Sichau – mit dem Personal Learning Environment (PELE) einen weiteren Innovationsschritt vollzogen, der letztlich das Lernarrangement durch den Einbezug von Learning Analytics für Studierende, Assistierende und Dozierende revolutionieren wird: Während sich die Studierenden selbständig in die Grundlagen einarbeiten (TRY), erzeugen sie auf der Online-Plattform Interaktionsdaten (=Zeit, mit der die Lernenden mit den Materialien arbeiten).

Abb 1. Durchschnittliche Bearbeitungsdauer für Teilaufgaben in eTutorials Die durchschnittliche Bearbeitungsdauer (in Minuten) für eine ausgewähltes Modul, für insgesamt 300 Studierende der LV "Einsatz von Informatikmitteln". Bei mehreren Teilschritten (z.B. 11, 13) weicht die Bearbeitungsdauer für einen Teil der Studierenden stark vom Mittelwert ab, was auf Schwierigkeiten bei der Bearbeitung hinweisen kann. (Quelle: Sichau und Fässler, pers. comm)

Abb 1. Durchschnittliche Bearbeitungsdauer für Teilaufgaben in eTutorials
Die durchschnittliche Bearbeitungsdauer (in Minuten) für eine ausgewähltes Modul, für insgesamt 300 Studierende der LV “Einsatz von Informatikmitteln”. Bei mehreren Teilschritten (z.B. 11, 13) weicht die Bearbeitungsdauer für einen Teil der Studierenden stark vom Mittelwert ab, was auf Schwierigkeiten bei der Bearbeitung hinweisen kann. (Quelle: Sichau und Fässler, pers. comm)

Diese können von den Dozierenden analysiert werden, um besonders schwierige Elemente in den Tutorials zu identifizieren (Abb.1). Verbesserungen der Module werden so “evidence-based” und kontinuierlich vorgenommen.

Die Daten zeigen auch, wann die Studierenden die Selbstlerneinheiten bearbeiten und welche Rolle die einzelnen Tutorials bei der Vorbereitung auf die Schlussprüfung noch spielen. (Abb. 2)

Abb 2: Interaktion von Studierenden im Online Tutorial Die Abbildung zeigt die Clickdaten, welche 338 Studierende der LV "Einsatz von Informatikmitteln" im HS15 erzeugt haben, oben Modul 2, unten Modul 3. Eine Interaktion wird dabei gewertet als die Anzahl Clicks in der Lernumgebung mit einem Abstand von mehr als 10 Sekunden, die Anzahl der Interaktionen an einem Tag ist mit dem Farbcode gemäss Legende am rechten Rand dargestellt. Die Fenster für die Präsentation der Modulprojekte waren jeweils 2 Wochen geöffnet (schwarz markiert am oberen Rand der jeweiligen Modulgrafik). Die Schlussprüfung fand nach dem Modul 6 statt. Die Studierenden begannen jeweils eine halbe Woche vor Beginn der Präsentationsperiode mit der Bearbeitung der Tutorials. Nach der Projektarbeit wurde das Material nicht mehr gesichtet bis zur Beginn der Prüfungsvorbereitung eineinhalb Wochen vor dem Prüfungstermin. (Quelle: Sichau und Fässler, pers. comm)

Abb 2: Interaktion von Studierenden im Online Tutorial
Die Abbildung zeigt die Interaktionsdaten, welche 338 Studierende der LV “Einsatz von Informatikmitteln” im HS15 erzeugt haben, oben Modul 2, unten Modul 3. Eine Interaktion wird dabei gewertet als die Anzahl Clicks in der Lernumgebung mit einem Abstand von mehr als 10 Sekunden, die Anzahl der Interaktionen an einem Tag ist mit dem Farbcode gemäss Legende am rechten Rand dargestellt. Die Fenster für die Präsentation der Modulprojekte waren jeweils 2 Wochen geöffnet (schwarz markiert am oberen Rand der jeweiligen Modulgrafik). Die Schlussprüfung fand nach dem Modul 6 statt.
Die Studierenden begannen jeweils eine halbe Woche vor Beginn der Präsentationsperiode mit der Bearbeitung der Tutorials. Nach der Projektarbeit wurde das Material nicht mehr gesichtet bis zur Beginn der Prüfungsvorbereitung eineinhalb Wochen vor dem Prüfungstermin. (Quelle: Sichau und Fässler, pers. comm)

Die Interaktionsdaten sind pseudonymisiert: die Personeninformation wird separat von den restlichen Daten gehalten und ist nur über einen gesicherten Zwischenschritt einsehbar. So ist es im Gegensatz zu voll anonymisierten Daten möglich, weitere studierendenspezifische Daten (wie z.B. Prüfungsresultate) zu verknüpfen, ohne dass die Identität offengelegt wird. Das erklärte Ziel von Fässler und Sichau ist die Detektion von Aktivitätsmustern in der TRY-Phase, welche zuverlässige Voraussagen der Prüfungsleistung erlauben. (s. auch Dahinden&Fässler, 2011). Bestehens-Prognosen für einzelne Studierende sind aber kein Thema – bei einer Kohortengrösse von 400 Studierenden pro Kurs gibt es schliesslich auch bei hoher Signifikanz eines Modells immer individuelle Studierende, die trotz schlechten Prognosen gut abschliessen können und umgekehrt. Darum möchten die Verantwortlichen keine falschen (Un-)Sicherheiten erzeugen. Die Studierenden sollen aber in naher Zukunft auf einem Dashboard jederzeit sehen können, wie sie bezüglich Lernfortschritt und dafür aufgewendeter Zeit in Bezug auf die ganze Kohorte stehen.

Während der DO-Phase hinterlassen die Studierenden digitale Spuren, wenn sie ausserhalb der regulären Präsenzeiten das Ticket-System von PELE benutzen, um innerhalb von 24 Stunden (Wochenende inklusive) Support zu erhalten. Über PELE wird auch die EXPLAIN-Phase eines jeden Moduls eingeleitet: Die Studierenden reservieren sich alleine oder zu zweit einen 15-Minuten Termin für die Projektpräsentation. Die betreuende studentische Fachperson (PhD-Studierende aus dem D-INFK, aber auch etwa zur Hälfte Hilfsassistierende aus den Naturwissenschaften) wird ihnen dafür zufällig nach Verfügbarkeit zugeteilt.


Im HS15 hatte ich Gelegenheit, zwei solche Beratungsgespräche anlässlich eines Besuchs live mitzuerleben: Das Gespräch findet wie die Beratungen auch während der Präsenzzeit in einem Computerraum statt. Via PELE-Website sieht die Fachperson den Namen der nächsten Studentin und ruft den Namen pünktlich in den Raum. Bei meinem Besuch ist es einmal ein einzelner Student, einmal zwei Studentinnen zusammen aus dem D-BIOL, welche ihr Ergebnis zum MATLAB-Projekt . Die Assistentin startet das Gespräch jeweils mit der gleichen Frage (“Stellt kurz vor, wie ihr es gemacht habt”), danach verlaufen die Unterhaltungen inhaltlich völlig unterschiedlich – einmal geht es um Programmiertechnisches (Indizes einer Schleife), einmal um die Umsetzung des physikalischen Modells, welches der Aufgabe zugrunde liegt. Im einen Gespräch bringt die Assistentin den Studierenden mit wenigen Fragen dazu, sein Missverständnis exakt zu beschreiben, die entsprechenden Codezeilen zu eruieren und die Lösung gleich zu implementieren. Das andere Gespräch führt zu einer Skizze mit dem physikalischen Modell der Diffusion und hat im Code nur minimale Auswirkungen – ein Parameter muss verändert werden. Zum Schluss reflektieren die Studierenden ihr Vorgehen zusammen mit der Assistentin und beschliessen Massnahmen für nächste Projekte (“Schleifen konsequent testen” der eine, “vollständigere Designphasen” die anderen) und besprechen welche Wissenslücken die Studentin für die Prüfung allenfalls noch aufweist. Die Assistentin schliesst das Gespräch mit einer individuellen Rückmeldung ab und bittet die Studierenden, das vergangene Gespräch auf der Plattform mit Sternen zu bewerten: Zwei, einen oder keinen für “Wie hilfreich war das Gespräch”.  Die Studierenden bekommen ihrerseits von der Assistentin jeweils Sterne für “Verständnis des Themas”.

Für Studierende und Assistierende ist das ein grober Anhaltspunkt dafür, wie das Gespräch von beiden Seiten empfunden wurde. Die Nachbearbeitung liegt in der Verantwortung der Studierenden, womit auch die “Project Ownership” bei ihnen liegt. Für die Dozierenden ergeben sich aus der Kombination mit Click-Daten Hinweise darauf, inwiefern sich die Aktivität in der Selbstlern (TRY) Phase auf die Leistung im Projekt auswirkt. Falls sich beispielsweise eine unterdurchschnittliche Verweildauer bei einem gewissen Lernschritt tendenziell negativ auf den Projekterfolg auswirkt, könnte darauf in Zukunft bereits im Modul oder den Coaching-Gesprächen vermehrt eingegangen werden. Dazu müssten die Studierenden natürlich erst die entsprechenden Daten freigeben. Im Hinblick auf den Prüfungserfolg erweisen sich die Bewertungsdaten der formativen Assessments übrigens bisher als die zuverlässigsten Daten für eine Prognose.

Wie die Tutorials sind auch individuelle Coaching-Gespräche nichts Neues. Das Bahnbrechende an diesem Modell wird erst sichtbar beim Blick auf die Zahlen: In HS16 absolvierten 804 Studierende 4019 solcher Coaching-Gespräche mit insgesamt 40 Assistierenden. Für die Studierenden bedeutet das 90 Minuten intensive individuelle Betreuung – weit mehr, als in einem Semester konventionell betreuter Übungen mit Gruppengrössen von 20 Studierenden zustande kommen kann. Konsequenterweise wird diese Form des formativen Assessments von den Studierenden sehr geschätzt und auch in den Evaluationskommentaren immer wieder erwähnt: Die Studierenden schätzen auch die regelmässige Verteilung der Belastung über das ganze Semester und die regelmässige Standortbestimmung in den Gesprächen.

Abb 3: Bewertungsübersicht in PELE Die Abbildung zeigt in der Dozierendensicht von PELE die Anteile der Bewertungen 2(grün), 1(blau) und 0(rot) von und für 4 Assistierende (Zeilen). Die Person in Zeile 2 vergibt tiefe Bewertungen an Studierende und erhält relativ schlechte Bewertungen von Studierenden, was ein Hinweis auf ein Problem sein könnte. Die Person in Zeile 1 hingegen erhält trotz häufiger schlechter Bewertungen für Studierende überdurchschnittlich hohe Bewertungen von Studierenden, was für gute Qualität der Coachings spricht. (Quelle: Fässler, pers. comm)

Abb 3: Bewertungsübersicht in PELE
Die Abbildung zeigt in der Dozierendensicht von PELE die Anteile der Bewertungen 2(grün), 1(blau) und 0(rot) von und für 4 Assistierende (Zeilen). Die Person in Zeile 2 vergibt tiefe Bewertungen an Studierende und erhält relativ schlechte Bewertungen von Studierenden, was ein Hinweis auf ein Problem sein könnte. Die Person in Zeile 1 hingegen erhält trotz häufiger schlechter Bewertungen für Studierende überdurchschnittlich hohe Bewertungen von Studierenden, was für gute Qualität der Coachings spricht. (Quelle: Fässler, pers. comm)

Noch eindrucksvoller ist allerdings eine andere Zahl: Die Assistierenden absolvieren innerhalb eines Semesters gut 100 individuelle Coaching Gespräche von 15 Minuten Dauer und werden dadurch innert kürzester Zeit zu Experten in dieser Form von Kommunikation: Sie können sich immer besser in die Studierenden hinein versetzen und bringen diese mit gezielten Fragen dazu, möglichst selbständig ihre Projekte kritisch zu hinterfragen, unklare Punkte zu thematisieren und ihre eigene Arbeit selbstbewusst zu präsentieren. Kommentar einer Assisitierenden: “Ich habe gelernt ein Gespräch zu führen und Tipps zu geben, die helfen können etwas zu lösen, ohne gleich die Lösung zu verraten.” Die Assistierenden finden, dass Unterricht mit PELE mehr Feedback erlaubt und auch effizienter ist als klassischer Übungsbetrieb, weil sie sich auf das Wesentliche konzentrieren können und wenig organisatorischen Aufwand betreiben müssen. Manche Assistierende vermissen aber die Konstanz einer über das Semester begleiteten Studierendengruppe.

Den Dozierenden ist es sehr wichtig, dass die Qualität der Feedbacks möglichst hoch ist. Da Fässler und Dahinden nach der einführenden Assistierenden-Schulung nur in beschränktem Mass den Gesprächen beiwohnen können, findet die Qualitätskontrolle auch über die Rückmeldungen der Studierenden statt. Durch die Aggregation der Daten von erteilten und erhaltenen Feedbacks fallen Assistierende mit konstant unterdurchschnittlichen Leistungen schon früh im Semester auf und können entsprechend unterstützt werden. (Abb 3).

Fazit: Trotz ihres “Alters” gehören die E.Tutorials mit PELE zu den innovativsten Lehrangeboten in der ETH Grundbildung:

  • Time-on-task für die Studierenden ist maximiert, sämtliche Kontakte mit Assistierenden sind individuell.
  • Das Coaching-Modell eignet sich für eine Reihe von Lehrveranstaltungen, in denen Studierende selbständig mehrere Kleinprojekte/umfangreichere Übungen bearbeiten und Feedback dazu erhalten. Der personelle Aufwand ist im Vergleich mit konventionellen Formen (mit korrigierte Übungen) geringer.
  • Das Online-Reservations- und Feedback-System von PELE ermöglicht eine schlanke, flexible und ortsunabhängige Organisation der Coaching-Gespräche. So kann mit einer grossen Anzahl von Assistierenden gearbeitet werden, während die Qualität der Coachings in Echtzeit verfügbar ist.
  • Die Kompetenzen, welche sich die Assistierenden auf diese Weise aneignen, sind für ihre weitere persönliche und berufliche Entwicklung ein eigentlicher Schatz, wie er wohl in keiner anderen Lehrveranstaltung an der ETH zu finden ist.

In der Unterrichtsevaluation vom HS15 lautete ein studentischer Kommentar: “Von dieser durchdachten und gut funktionierenden Lehrform sollte der Lehrspezialist des D-USYS hören.
Auf jeden Fall! Und nicht nur er, sondern die ganze ETH!!

Critical Thinking im Flipped Classroom

Hintergrund: Im Rahmen der Critical Thinking Initiative der ETH Zürich haben Dozierende des Department Physik (D-PHYS) und des Departement Geistes- Sozial- und Staatswissenschaften (D-GESS) im FS2015 eine gemeinsame Lehrveranstaltung entwickelt.
ctiFlankierend zur parallel angebotenen Physik-Einführungsvorlesung werden die dort behandelten physikalischen Themen nun im historischen und philosophisch-systematischen Hintergrund eingebettet und kritisch reflektiert. Fragen nach der Relevanz physikalischer Modelle, nach dem Erklärungspotential von Metaphern, nach dem Stellenwert physikalischer Theorien usw. werden hier anhand von Originaltexten erarbeitet und gemeinsam diskutiert.
Mit dieser Veranstaltung sollen die Studierenden befähigt werden, unterschiedliche Ansätze und Problemstellungen aus der Physik kritisch zu bewerten und dies auch souverän kommunizieren zu können. Reflexion und Kommunikation sind also die beiden Hauptpfeiler dieser neuen Veranstaltung. Entsprechend wird auch ein umfassendes Aktivitätsspektrum eingesetzt, um diese Fähigkeiten einzuüben.

Aufbau: Während des Semesters finden 7 Veranstaltungen statt, die jeweils im Team-Teaching von drei Dozenten (1 D-PHYS, 2 D-GESS) geleitet werden. Jede dreistündige Veranstaltung besteht aus einem Input (45 Minuten), einer Debatte der 3 Dozenten (25 Minuten) und einer Plenumsdiskussion (25 Minuten).


Debatte (3 Dozenten vertreten 3 konträre Standpunkte)

Anschliessend wird die Diskussion in Kleingruppen (mit jeweils einem Assistenten) in separaten Räumen weitergeführt (45 Minuten). Im Vorfeld sind die Studierenden aufgefordert, die einführenden Originaltexte während zwei Wochen in einem Diskussionsforum (in Moodle) aufzuarbeiten.
Die Veranstaltung ist mit 3 ECTS ausgewiesen, wobei die aktive Teilnahme in den Diskussionsforen eine Voraussetzung zum Leistungsnachweis darstellt.

Diskussionsgruppe (unter Leitung eines Assistenten)

Diskussionsgruppe (unter Leitung eines Assistenten)

Ca. 70 Studierende (mehrheitlich im 2. Studiensemester) sind in der Veranstaltung eingeschrieben und besuchen diese auch regelmässig. Davon beteiligen sich nahezu 60 Studierende in den Diskussionsforen.


  • Die Beiträge im Diskussionsforum sind äusserst vielseitig und ausführlich (im Schnitt 150 Wörter/Beitrag). Teilweise finden dort auch echte Diskussionsstränge statt. Eine Moderation oder ein Eingreifen der Dozenten/Assistenten ist nicht nötig.
  • Über die Diskussionsbeiträge erhalten die Dozenten bereits vor der eigentlichen Veranstaltung einen Überblick über Verständnisschwierigkeiten und problematische Themenbereiche.
  • Da die Studierenden die Thematik vor der eigentlichen Veranstaltung bereits intensiv aufgearbeitet haben (Lektüre, Foren), entsteht in der Veranstaltung selber eine erhöhte Diskussionsbereitschaft. Zusätzlich animiert die Debatte, in welcher jeder Dozent einen konträren Standpunkt vertritt, die Studierenden dazu, sich eine eigene Meinung zu bilden und diese dann in den anschliessenden Diskussionsgruppen einzubringen.

Fazit: Das Format der Veranstaltung bietet Abwechslung und die Vielfalt der Diskussionskanäle (Forum, Plenumsdiskussion, Kleingruppen) erlaubt es allen Studierenden, sich aktiv einzubringen. Wie im nachfolgenden Kommentar von einem Studierenden beschrieben, werden dabei die Ziele der Critical Thinking Initiative sehr schön umgesetzt:

„Es ist spannend zu sehen, wie verschiedene Menschen verschiedene Ansprüche an die Physik stellen. Man lernt sich dadurch selbst besser kennen.“

Produktorientierte Blended Learning Veranstaltung

Hintergrund: In einer Fachdidaktikveranstaltung mit 14 Studierenden sollen Themen des Physikunterrichtes unter Einbezug von Erkenntnissen der naturwissenschaftsdidaktischen Forschung für den Unterricht aufgearbeitet werden. Das zu erarbeitende Ergebnis (Produkt) ist eine Sammlung von thematisch vorgegebenen Lektionen für den Mittelschulunterricht. Jede dieser Einheiten soll unter zwei didaktisch verschiedenen Ansätzen erarbeitet werden.

Szenario:Die Veranstaltung ist in fest definierte Lern- und Arbeitsphasen unterteilt:

  1. Ein erster Präsenzblock macht alle Studierende mit den theoretischen Grundlagen vertraut. In diesem Block werden auch der Arbeitsauftrag, die Termine und die Ziele der Veranstaltung explizit vorgestellt.
  2. In der nächsten Phase (offline/online) müssen die Studierende individuell den Arbeitsauftrag erfüllen. Zwischenergebnisse werden via E-Mail vom Dozenten überprüft und kommentiert.
  3. Nach Fertigstellung des individuellen Auftrags erfolgt ein paarweiser Austausch der Ergebnisse (online). Hierbei soll nach dem Muster eines Referee-Prozesses (peer review) eine Begutachtung zur fremden Ausarbeitung erstellt werden. Um die fachliche Expertise zu gewährleisten, tauschen Studierende mit identischen Themen (aber mit unterschiedlichen didaktischen Ansätzen) ihre Ergebnisse aus. Zuvor jedoch erfolgt eine detaillierte Vorstellung des Begutachtungsprozesses in Form einer Präsenzsitzung.
  4. Im Abschluss an die Begutachtung überarbeiten die Studierende ihre Ausarbeitung aufgrund der Begutachtung (offline).
  5. In der nächsten Phase werden die ausgearbeiteten Ergebnisse im Plenum vorgestellt und diskutiert.
  6. Zum Schluss besteht noch die Möglichkeit, die eigene Arbeit zu überarbeiten. Abschliessend wird sie dann eingereicht.

Lerntechnologie: In diesem Szenario wird Moodle hauptsächlich als Dokumentenablage für die Arbeitsergebnisse verwendet (Datenbank-Modul). Die Kommunikation zwischen Studierenden und zwischen Studierenden und Dozent erfolgte via E-Mail.

Fazit: Das Szenario wurde vom Dozenten als auch von den Teilnehmern als äusserst erfolgreich eingestuft. Der Verzicht auf Kontaktstunden erfordert jedoch vom Dozenten eine detaillierte Vorplanung und einen Betreuungsmehraufwand während der Computer-Arbeitsphasen. Von den Studierenden wird eine erhöhte Bereitschaft zum Selbststudium und zum kooperativen Lernen verlangt.

Tipps: Mit der Attraktivität des zu erstellenden Produktes erhöht sich auch die Motivation der Studierenden.

Das Ergebnis des Begutachtungsprozesses muss Teil der Leistungskontrolle sein. Hier war die Begutachtung explizit in die abschliessende mündliche Prüfung integriert.

Der komplexe Aufbau des Szenarios muss zu Beginn detailliert vermittelt und begründet werden.

Das Szenario ist nur für Veranstaltungen mit weniger als 20 Studierenden geeignet. Bei höheren Teilnehmerzahlen müssen Arbeitsgruppen gebildet werden.


Kontakt: Guillaume Schiltz

Mitarbeit beim Literaturseminar im WIKI organisieren

Hintergrund: Im 3.Bachelorjahr finden in allen Vertiefungsrichtungen beim D-UWIS (und in vielen anderen Departementen) Literaturseminare zu den aktuellen Themen dieser Richtungen statt. Im Seminar “Aquatische Systeme” erhalten die Studierenden zu Beginn eine Einführung in Präsentationstechnik und in die Fachbibliothek. Im Verlauf des Semesters präsentieren Sie ausgewählte Publikationen und moderieren eine anschliessende Diskussion. Anknüpfungspunkte für die Diskussion bilden Fragen, welche die Teilnehmenden vor dem Seminar nach einem ersten Studium der Papers stellen. Um an diesem Punkt mehr Verbindlichkeit und Übersichtlichkeit zu schaffen, werden alle Aktivitäten zentral über ein Veranstaltungs-WIKI koordiniert.

Seite einer Sitzung mit Frage-Abgabe

Szenario: Zu Semesterbeginn schreiben sich die Teilnehmenden zu einem von 10 Themen als ReferentIn und zu zwei Themen als ModeratorIn ein. Referentinnen bereiten den Vortrag vor, besprechen sich mit Fachexperten und stellen ihren Vortrag nach der Sitzung auf dem WIKI bereit. Die Teilnehmenden ohne spezielle Funktion lesen die Papers und stellen eine Woche vor der Veranstaltung ein Frage zum Paper mit der Kommentarfunktion im Wiki. Moderatorinnen bereiten die Diskussion aufgrund dieser Fragen und ihres eigenen Literaturstudiums sowie der Diskussion mit den Referentinnen vor.
Regelmässige Beteiligung via WIKI ist neben der Übernahme von Moderation oder Referat Bedingung für das Erhalten der Kreditpunkte.

Praxis: Die Studierenden begrüssten die Übersichtlichkeit des verwendeten Wikis. Sie stellten regelmässig Fragen zu den Publikationen ins Wiki. Die Moderatoren verwendeten diese in der Diskussion, die Referenten waren darauf vorbereitet. Im Vergleich mit früheren Durchführungen nahmen die Studierenden grösseren Anteil bei den Themen, welche sie nicht selbst präsentierten.
Um den Nachahmungseffekt beim Stellen der Fragen zu vermindern, werden diese auf einer separaten Seite publiziert. Es wäre auch möglich, diese Sammlung nur für die Referierenden und Moderatoren zugänglich zu machen.
Den Studierenden wurde zusätzlich die PQ4R-Methode zum Lesen von wissenschaftlichen Texten erläutert. Sie wurden aufgefordert, bei Ihren Fragen jeweils anzugeben, in welcher Phase des Lesens die gestellte Frage aufgetaucht ist. Durch diese Massnahme würde der Prozess verinnerlicht – allerdings wurde dieser Teil der Aufgabe von den Studierenden mehrheitlich nicht erfüllt.
Vertieftere Wiki-Kenntnisse waren auf Seiten der Studierenden nicht erforderlich, da einer der Dozierenden neben dem Aufsetzen des Wikis auch das Einstellen der Präsentationen übernahm.

Fragen der Teilnehmenden zu einem Paper

Fragen der Teilnehmenden zu einem Paper

Fazit: Durch die Organisation des Seminars via Wiki können Referierende, Studierende und Teilnehmende unkompliziert und gleichzeitig ihre verschiedenen Aufgaben wahrnehmen. Alle nötige Information ist zentral verfügbar. Die Dozierenden können die Teilnahme einfach nachvollziehen  (u.a. für die Erteilung der Kreditpunkte).
Angesichts der geringen Anzahl an Studierenden stellte sich die Frage, ob der Aufwand für ein Wiki nicht zu gross sei. Dieses kann jedoch in fast unveränderter Form für weitere Seminare verwendet werden – mittlerweile erfolgreich im HS2009 und HS 2010. Die Dozierenden der Veranstaltung sind mit dem Verlauf sehr zufrieden und werden auch im nächsten Herbstsemester (HS2011) wieder das Wiki verwenden.

Kontakt: Edith-Durisch KaiserGerhard Furrer, Institut für Biogeochemie und Schadstoffdynamik; Urs Brändle, DELIS agrarerdumwelt

Vernetztes Wissen mit Concept Maps darstellen und gegenseitig überprüfen

Concept Map

Concept Map

Hintergrund: Studierende der Agrarwissenschaften belegen im 3.Semester den Kurs Pflanzenernährung I. Die Semesterleistung setzt sich aus 4 benoteten Einzelprüfungen (Multiple Choice) zusammen. Im Kapitel über Auswirkungen der Pflanzenernährung auf die Produktqualität spielen komplexe Mechanismen. Zur Aneignung und Vertiefung solcher Inhalte eignen sich Concept-Maps (Begriffskarten) sehr gut. Daraus entstand die Idee, eine Lernzielkontrolle durch das Erstellen und Beurteilen von Concept Maps zum Thema zu ersetzen.
Lernszenario: Die Studierenden erhielten zum Beginn des Themas eine kurze mündliche (15′) Einführung zum Hintergrund und zum Erstellen von Concept-Maps. Über die Einschreibefunktion von Moodle stellten sie 3er und 4er Gruppen zusammen und verteilten die Aufgaben für die Gruppenphase: 1) Erstellen einer Concept-Map zum Thema Pflanzenernährung und Qualität 2) Einbetten der Kernaussagen eines Papers (aus 3) in der eigenen Concept-Map. Über die Site von “Webspiration” konnten die Maps direkt im Browser erstellt werden. Dafür standen zwei Wochen zur Verfügung, die Resultate wurden im Diskussionsforum des Kurses verlinkt. Anschliessend beurteilten die Studierenden einzeln die Arbeit einer weiteren Gruppe nach einem vorgegebenen Kriterienraster via Forum. Der Dozierende bewertete abschliessend die Gruppenarbeit nach demselben Raster (60%) und das Peer-Feedback (Belege, Vollständigkeit, Nachvollziehbarkeit). 20 Studierende beteiligten sich an einer anonymen Schlussumfrage.

Praxis: Insgesamt 33 Studierende organisierten sich in 9 Gruppen und lieferten die Arbeiten termingerecht ab. Die abschliessende Umfrage ergab, dass sich die Gruppen in der Vorlesung organisierten und die weitere Abwicklung via Web ablief. Fast alle Gruppen gaben an, dass sie die beiden Gruppenaufträge (Erstellen, Einfügen der Paper-Kernaussagen) nicht gemeinsam ausführten sondern sich die Arbeiten aufteilten. Obwohl alle die Arbeiten der anderen Gruppen einsehen konnten (gemeinsamer Web-Account) ergaben sich 9 sehr unterschiedliche Produkte.



Die Concept-Maps zeigten, dass grundlegende Konzepte überall verstanden wurden, die Studierenden bei den Details aber wenig differenziert in der Wahl der Verbindungsworte waren (s.Beispiel).
Eine Mehrheit der Studierenden gab an, die Regeln für konstruktives Feedback nicht zu kennen. Für die Peer-Bewertung war es unumgänglich, den Stoff voher bereits in einer Map erfasst zu haben. In den einzelnen Feedbacks zeigten sich deshalb Qualitätsunterschiede. Laut Umfrageresultaten liessen sich die Studierenden hier von schon erstellten Bewertungen inspirieren – was im Übrigen auch für die Bewertenden galt.



Der Zeitaufwand für die Studierenden lag bei 2-4 Stunden, was in etwa der Vorbereitungszeit auf die Lernzielkontrollen entsprach. Eine Mehrheit hielt ihren eigenen Anteil an der Gruppenarbeit für ausgewogen und war mit der erzielten Noten- und Lernleistung zufrieden.

Der Korrekturaufwand für die Lehrenden lag bei ca. 20 Minuten pro Concept Map und bei ca. 5 Minuten/ Stud. für die individuellen Rückmeldungen zum Peer-Feedback.Die Einführung der Concept-Maps sollte nicht zu kurz gehalten werden, falls die Studierenden die Technik nicht kennen. Mind-Mapping (ausgehend von einem zentralen Begriff) ist eher bekannt und führt zu Unsicherheiten. Die Erstellung der Maps mit einem Online-Tool erleichtert sowohl die Zusammenarbeit (erstellen von zuhause aus) als auch die Korrektur.

Webspiration Web-Tool zum Erstellen von ConceptMaps
C-Maps bei WiSch
Feedback Regeln bei Stangl-Taller