Alterung und Neuheit von Multiple-Choice-Fragen

Einrichtungen, die Online-Lernen anbieten, verwenden meist objektive und auf Multiple-Choice-Fragen basierende Fragen als schnelle und effiziente Methode zur Beurteilung der Lernenden. Im Laufe der Zeit haben sich in verschiedenen E-Learning-Tools viele Multiple-Choice-Fragen angesammelt, von denen einige aktualisiert und andere angesichts neuer Innovationen in Wissenschaft und Technik veraltet sind. Jahr für Jahr wird auf diese Fragen zurückgegriffen und sie werden zur Prüfung der Lernenden verwendet. Häufiger werden diese Fragen aus den Datenbanken dieser E-Learning-Tools wiederverwendet, ohne dass sie geändert werden. Auf der Grundlage einer Reihe ermittelter Parameter, zu denen u. a. gehören, dass die Änderung von Wörtern in der Frage überwacht wird, dass die gesamte Frage vor der Änderung des Lehrplans ersetzt wird, dass die Frage überhaupt nicht geändert wird, dass die Fragen vor der Änderung des Lehrplans nur in die Datenbank aufgenommen werden und dass die Zeit, die eine bestimmte Frage mit oder ohne Änderung in der Datenbank verbringt, berücksichtigt wird. Auf diese Weise wurde ein Modell entwickelt, das mit den E-Learning-Tools zusammenarbeitet, um Alter und Neuheit solcher Fragen zu bestimmen.

Autorentext
Patricia Kyomugisha ist Dozentin an der Kabale Universität in der Abteilung für CS&IT. Sie hat einen M.SC.IS und B.IT von der Mbarara University of Science and Technology. Sie ist Autorin einer Arbeit mit dem Titel "E-Learning Tools: Gaps in Checking Objective and Multiple Choice Based Questions' Ageingness and Newness" (Lücken bei der Überprüfung von Objektiv- und Multiple-Choice-Fragen auf Alter und Neuheit), für die diese Arbeit ein Modell als Lösung bietet.