• Deutschtraining – Mittels eines Orientierungstests

    Projektleitung: Stefanie Wick Widmer, Marius Roth und Nina Schnatz
    Institution: Berufsbildungsschule Winterthur
    Kontakt: stefanie.wickwidmer@bbw.ch

    Mittels eines Orientierungstests evaluieren die Lernenden ihre Grammatik-, Lese- und Schreibkompetenzen. Danach absolvieren sie ein auf ihre Schwächen abzielendes Förderprogramm.

    Produkt

    Das Produkt liegt in Form eines Ergebnisberichtsvor.
     

     

    Beschreibung

  • Mathematik smart üben und prüfen

    Projektleitung: Matthias Geissbühler
    Institution: BMS Zürich
    Kontakt: matthias.geissbuehler@bms-zuerich.ch

    Mit MS Teams und OneNote wurde digitaler Mathematikunterricht ohne Papier und Wandtafel realisierbar. Geübt und geprüft wird jedoch weiterhin herkömmlich auf Papier. Selbst die Lernenden, die ihre Übungen auf dem Tablet lösen, nutzen dieses eher wie ein digitales Blatt Papier und nutzen das mathematische Potenzial der Geräte kaum. Dieses Projekt will das ändern.

    Beschreibung

    Mit dem für Moodle und Ilias verfügbaren Fragetyp STACK (the System for Teaching and Assessment using a Computer algebra Kernel, https://stack-assessment.org/) können die beiden Unterrichtsphasen Üben und Prüfen im Mathematikunterricht entscheidend optimiert werden. Die Eingaben der Lernenden werden laufend mit dem Open-Source CAS Maxima analysiert, wodurch sowohl die Lernenden als auch die Lehrenden beim Üben und beim Prüfen aktiv unterstützt werden.

    Innovationspotential

    In den Übungsphasen lösen die Lernenden bisher Aufgaben vollständig durch. Anschliessend wird kontrolliert, ob die Lösung korrekt ist. Falls nicht, dann beginnt eine zeitraubende Suche nach dem bzw. den Fehler(n). Mit dem Fragetyp STACK kann bei Termumformungen und Gleichungen für jede einzeln Umformung übersichtlich angezeigt werden, ob diese korrekt war oder nicht. Allfällige Fehler können direkt analysiert werden, anstatt dass mit dem falschen Zwischenresultat weitergerechnet wird. Für die Lerngebiete Funktionen, Geometrie und Datenanalyse können mit dem Plugin JSXGraph graphische STACK-Aufgaben erstellt werden. Einzelne Teile der Aufgaben können per Zufallsgenerator variiert werden, wodurch für jede Aufgabe zahlreiche Varianten existieren. Die Lernenden können die Übungen dadurch immer wieder absolvieren, ohne identische Aufgaben lösen zu müssen. Für alle Aufgaben kann eine Musterlösung und für typische Fehler ein spezifisches Feedback generiert werden. Durch die Erfassung aller Versuche der Lernenden besitzt die Lehrperson jederzeit den Überblick, welche Aufgaben erfolgreich oder erfolglos gelöst wurden, welche konkreten Fehler wiederholt auftreten und welche Lernenden Unterstützung benötigen.

    Bei Prüfungen kann ein Grossteil der Korrektur ohne qualitative Abstriche automatisiert werden. Durch die Unterstützung des CAS, das im Hintergrund «mitdenkt», kann der Lösungsweg bei der Bewertung berücksichtigt werden und die Korrektur ist völlig konsistent. Das Resultat der Prüfung kann abschliessend für jede Aufgabe und sogar über Klassen und Jahrgänge hinweg verglichen werden, was Vorteile für die Prüfungsbesprechung und die Weiterentwicklung der Unterrichtsmaterialien bietet.

    Didaktisch-methodisches Konzept

    Das Projekt ergänzt den digitalen Unterricht. Für die Übungsphasen muss nicht mehr auf ein Buch oder ein Skript ausgewichen werden. Stattdessen werden eigene Übungen in Moodle verlinkt oder via LTI eingebunden. Verwaltet werden die Übungen in der integrierten Aufgabendatenbank von Moodle. Dadurch sind die Aufgaben für alle Lehrpersonen derselben Schule zugänglich und lassen sich für die Lehrpersonen anderer Schulen exportieren. Die Aufgaben können anschliessend in jedes Moodle oder Ilias importiert werden.

    Die Prüfungen finden ebenfalls in Moodle statt. Da jede Aufgabe in zahlreichen unterschiedlichen Varianten vorliegt, kann grundsätzlich jede Aufgabe der Übungsphase auch in der Prüfung verwendet werden. Dazu deaktiviert die Lehrperson einzig die automatischen Rückmeldungen an die Lernenden. Die Lehrperson kann zudem entscheiden, ob alle Lernenden jeweils dieselbe Variante der Aufgaben lösen müssen oder nicht. Mit dem Safe Exam Browser der ETH Zürich kann die Verwendung unerlaubter Hilfsmittel unterbunden werden. Einige oder sogar alle Aufgaben werden automatisch bewertet. Weil die zeitaufwändige Korrektur teilweise oder ganz entfällt, können Lehrpersonen bei Bedarf mehr und/oder ausführlichere Prüfungen und Nachprüfungen anbieten als bisher, ohne sich dabei zeitlich zu überlasten.

    Wirkung

    Das Projekt hat das Potential, die Qualität der Unterrichtsphasen Üben und Prüfen im Mathematikunterricht essenziell zu verbessern und die Lehrpersonen gleichzeitig zu entlasten.

    Anstatt die Fehler von Lernenden in Übungen und Prüfungen zu suchen, können sich die Lehrpersonen vermehrt auf die inhaltliche Betreuung der Lernenden und die Weiterentwicklung des Unterrichts fokussieren.

     

    SAMR-Modell

    Erläuterung zum SAMR-Modell.

    Im SAMR-Modell kann das Projekt im Bereich "Augmentation" eingeteilt werden, da es die bisherige analoge Übungs- und Prüfungsform ersetzt mit zusätzlichen Möglichkeiten der Autokorrektur.

     
  • Moderne Prüfungen auf stromkompass.ch

    Projektleitung: Pascal Schärli
    Institution: GBW, TBZ, BSB
    Kontakt: pascal.schaerli@gbwetzikon.ch

    Elektrotechnik, Kooperation und lernen mit digitalen Hilfsmittel lässt sich sehr gut verbinden, wie dieses Projekt von drei Berufsschulen zeigt, die Lernende in Elektroberufen ausbilden. Und dank «action learning» - Lernen an realen Problemen und Einbinden von persönlichen Erfahrungen – bleiben weder Didaktik noch Pädagogik aussen vor.

    Produkt

    Zugang auf die schulübergreifende Sammlung (Einloggen mit Microsoft-Konto)

    Projektvorstellung im Video-Call vom 17.03.2021

     

     

    Beschreibung

    Das Projekt «Moderne Prüfungen auf stromkompass.ch» ist ein Kooperationsprojekt der drei oben genannten Berufsfachschulen des Kantons Zürich welche Elektroberufe ausbilden. Sie erarbeiten kooperativ und schulübergreifend digitale Lerninhalte und Prüfungen, die auf der bereits etablierte Lernplattform «stromkompass.ch» geteilt werden. Des Weiteren können die Lerninhalte auf beliebige Moodle-Instanzen anderer Schulen geladen werden.

    Die Lerninhalte werden im Sinne des „blended learnings“ aufbereitet und jeweils für alle Niveaustufen der Ausbildung skaliert. Sie sind handlungsorientiert und praxisrelevant aufbereitet sowie auf dem neusten technischen Stand.

    Didaktisch-methodisches Konzept

    Anhand von «Action Learning», die sich Nahe an der Realität und der ganzheitlichen Handlung orientieren und inhaltlich so aufbereitet werden, dass sie im Sinne der Digitalisierung gegenüber den herkömmlichen Lernsituationen einen Mehrwert generieren.

    «Action Learning bedeutet erfahrungsbasiertes Lernen und geht davon aus, dass erst die unmittelbare, praktische Auseinandersetzung mit einem Lerngegenstand einem Individuum effektives, sinnstiftendes Lernen ermöglicht. Lernen setzt in diesem Modell eine konkrete Erfahrung mit Echtcharakter ausserhalb artifizieller Lernumgebungen voraus. Erfahrungsbasierte Lehr-/Lernarrangements sind eine Form situierten Lernens, bei welcher der Lernende als Akteur im Mittelpunkt steht.

    Wirkung

    Abgesehen vom Lernthema an und für sich, gehen Lernende und Lehrpersonen gemeinsam den Entwicklungsprozess zum digitalen Lernen, der auf folgenden 7 Säulen beruht:

    1. Zeit: überall und zu jederzeit
    2. Raum: Präsenz nur bei Bedarf
    3. Tempo: selbstbestimmt
    4. Lernpfade: selbstorganisiert
    5. Technologie: liefert die Inhalte
    6. Digitalisierte Inhalte: interaktiv
    7. Vernetzt: Coach
     

    TPACK-Modell

    Dieses Projekt lässt sich eindrücklich anhand des TPACK-Modells erläutern. Es berücksichtigt beispielhaft alle 3 Kreise von Technik, Pädagogik sowie Content/Knowledge und erreicht eine Schnittmenge von all diesen Bereichen. Das gelingt einerseits durch die Anwendung von digitalen Hilfsmittel wie Moodle sowie andererseits durch die technischen Lernthemen an und für sich (Technologie), die ausserdem explizit integrierend angewandten Lerninhalt eng verknüpft sind (Content/Knowledge). Didaktisch-pädagogisch begleitet wird das Ganze von (digital unterstütztem) «action learning».

  • Moodle-Kurs "Grundkompetenz in Mathematik"

    Projektleitung: Michael Anderegg, Patrick Hnilicka und Thomas Graf
    Institution: Kantonsschule Im Lee, Winterthur
    Kontakt: michael.anderegg@ksimlee.ch

    Digitale Jahrgangsprüfung und zufallserzeugte formative Tests im Fach Mathematik

    Produkt
     
    Das Projekt wurde im Rahmen eines DLH-Impulsworkshops im Juni 2024 der Community vorgestellt. Die Essenz kann hier nachgelesen werden inkl. Link zur Videoaufzeichnung.

    Als Produkt liegen eine Fragesammlung (XML, 3MB) und die Moodle-Sicherungsdatei des Kurses (mbz-Datei, 2MB) vor.

    Beschreibung

  • Open-Notebook-Maturaprüfungen im Fremdsprachenunterricht

    Projektleitung: Patricia Würscher und Sara Alloatti
    Institution: Kantonsschule Uetikon am See
    Kontakt: patricia.wuerscher@kuezh.ch; sara.alloatti@kuezh.ch

    Open-Notebook-Maturaprüfungen entwickeln

    Beschreibung

    Kompetenz- und Handlungsorientierung, transversale Kompetenzen, maschinelle Übersetzungstools und KI sind vier Schlagworte, die die Curriculumentwicklung im Fremdsprachenunterricht zunehmend beeinflussen, da sie eine neue Prioritätensetzung bei den Lernzielen mit sich bringen. Dies erfordert auch eine Anpassung der Maturaprüfung. Das Projekt “Matura der Zukunft” im Kanton Aargau hat in den letzten Jahren neue Prüfungssettings vorgeschlagen, konkrete Beispiele aus der Fremdsprachenpraxis fehlen aber noch.

    Die KUE hat Neuland betreten. Für die Hausmatura im Schuljahr 2021/22 haben sich die Fremdsprachenlehrpersonen entschieden, neue Wege zu gehen und die Prüfungen zumindest teilweise im “Open-Notebook-Modus” durchzuführen. So wurde beispielsweise im Fach Französisch die Hälfte der schriftlichen Maturitätsprüfung von den Lernenden mit digitalen Hilfsmitteln durchgeführt. Die ersten Erfahrungen zeigen, dass die Richtung stimmt, dass aber noch viel an den Aufgaben selbst, an den Kriterienrastern und an der Erprobung alternativer Prüfungssettings gefeilt werden muss. Dies ist das Ziel des vorliegenden Projekts. Auch soll geprüft werden, inwieweit es bei bestimmten Prüfungsformaten sinnvoll ist, a) den Zugriff auf bestimmte Tools einzuschränken (z.B. über Safe Exam Browser), b) Prozesse dokumentieren zu lassen und c) Redlichkeitserklärungen unterschreiben zu lassen. Der Bedarf an Austausch zu dieser Herausforderung ist gross und wird an der KUE bereits intensiv gepflegt. Nun gilt es, den Kreis zu erweitern, um weitere Mittelschulen in den Diskurs einzubeziehen und Prozesse und Ergebnisse zu dokumentieren. So ist es auch unser Ziel, eine Palette zeitgemässer, von mehreren Schulen als valide, objektiv und reliabel akzeptierter Aufgaben für Open-Notebook-Maturaprüfungen in den Fremdsprachen zusammenzustellen.

    Die geplanten «Open-Notebook-Formate» stehen dabei im Einklang mit:

    ➢ dem Reglement für die Maturitätsprüfungen an den Gymnasien des Kantons Zürich:

    o § 11. 1 Die Schülerinnen und Schüler haben die Prüfungsarbeiten selbständig auszuführen. Bei den schriftlichen Prüfungen werden sie von einer Lehrperson beaufsichtigt. 2 Die erlaubten Hilfsmittel werden von den prüfenden Lehrpersonen im Einvernehmen mit der Schulleitung festgelegt. Die Expertinnen und Experten werden darüber sowie über notwendige Erklärungen, die vor Beginn der Arbeit gegeben wurden, informiert.

    ➢ dem BYOD-Konzept des Kantons: nicht mehr realisierbar sind Prüfungen mit Schulgeräten (ausser in Einzelfällen) weil diese in Folge des BYOD-Konzepts zum grössten Teil abgeschafft wurden.

    ➢ der Wegleitung zur Notengebung der Kantonsschule Uetikon am See, S. 3:

    o Open Book-Prüfungen werden mit zunehmender Reife der Schülerinnen und Schüler selbstverständlich. Dazu gehört auch der Einbezug des Internets; dieser muss aber vorgängig geübt werden und die Schülerinnen sollen mit der Problematik des Plagiierens bekannt gemacht werden.

    Wir zielen dabei auf die Erarbeitung konkreter Prüfungsformate und -Aufgaben, bei denen:

    ➢ die Eigenleistung der Maturandinnen und der Maturanden klar ersichtlich ist;

    ➢ der kompetente und kritische Umgang mit im Vorfeld definierten Tools unter Beweis gestellt wird;

    ➢ die Fähigkeit, in Ko-Konstruktion mit den Algorithmen, authentische, zielgruppenadäquate, situationsgerechte Texte und zielführende Texte zu gestalten geprüft wird.

     

    Didaktisch-methodisches Konzept

    Grammatikübungen oder Übersetzungen als wesentlicher Bestandteil von Maturaprüfungen sind nicht mehr zeitgemäß, da sie die in Zukunft erforderliche kommunikative Handlungskompetenz nicht erfassen: Wir wollen den kompetenten Umgang mit den digitalen Werkzeugen, die unseren Lernenden zur Verfügung stehen, ebenso prüfen wie die individuelle und autonome Fremdsprachenkompetenz. Da diese Werkzeuge bereits im Unterricht eingesetzt werden, sollen sie auch punktuell in Prüfungen eingesetzt werden können. So wurde an der KUE bereits 2022 ein Teil der Maturitätsprüfung in den Fremdsprachen als Open-Notebook-Prüfung konzipiert und durchgeführt.

    Aus den Rückmeldungen und Empfehlungen der Fachkreise nach der Durchführung der ersten Open-Notebook-Matura an der KUE wurde deutlich, dass eine weitere Vertiefung, Präzisierung und Diversifizierung bei der Entwicklung weiterer geeigneter Aufgabenstellungen für Open-Notebook-Prüfungen sowie bei der Definition von Bewertungskriterien und Bewertungsrastern für die Schülerprodukte notwendig ist. Gerade weil alle digitalen Werkzeuge einbezogen werden können, müssen die Aufgabenstellungen klar und eindeutig formuliert sein. Die geeignetsten Kriterien, um den kompetenten, reflektierten und kritischen Umgang mit Übersetzungswerkzeugen zu bewerten, waren bisher die Kriterien der Adäquatheit und Authentizität. Die bestehenden Raster sollten jedoch je nach Aufgabenstellung weiterentwickelt und frühzeitig genug in den Maturaklassen eingeführt werden, um einen reflektierten und kompetenten Umgang mit den Werkzeugen zu trainieren. Aufgaben für die Maturaprüfungen sowie für die notwendige Vorbereitung im Unterricht werden mit dem jeweiligen Raster gesammelt und auf einer frei zugänglichen Website veröffentlicht.

    Wirkung

    Das Projekt zielt darauf ab, ein schulübergreifendes Netzwerk mit anderen Fremdsprachenexperten aufzubauen, um gemeinsam an der Weiterentwicklung der Maturaprüfungen zu arbeiten. Der Hauptnutzen des Projekts liegt daher einerseits im Aufbau von Fachexpertise im Bereich “Open-Notebook-Leistungsnachweise” unter Fremdsprachenlehrkräften über die Schulgrenzen hinaus und andererseits in der Erstellung einer frei zugänglichen Sammlung von Prüfungsaufgaben für Open-Notebook-Maturaprüfungen, in der sowohl solche Prüfungsaufgaben als auch Empfehlungen für die notwendige Vorbereitungsarbeit mit den Klassen gesammelt werden.

     

    SAMR-Modell

    Erläuterung zum SAMR-Modell.

    In Bezug auf das SAMR-Modell ist eine Neugestaltung der Maturitätsprüfung, die die Kompetenz- und Handlungsorientierung in den Vordergrund stellt und gleichzeitig den Einsatz verschiedener digitaler Werkzeuge (wie z.B. maschinelle Übersetzungstools und Textgeneratoren) ermöglicht, im Bereich der Redefinition/Neudefinition anzusiedeln. Unter diesen Voraussetzungen und Bedingungen werden neue, bisher undenkbare Aufgaben möglich, die auch neue Kompetenzen erfordern.

    So rücken z. B. komplexe kognitive Prozesse beim Pre- und Post-Editing eines maschinell übersetzten Textes in den Vordergrund, die sowohl solide selbstständige sprachliche Kompetenzen als auch “Machine Translation Literacy” voraussetzen.

     

  • Smart Mathematics

    Projektleitung: Matthias Geissbühler, Eva Waiblinger und Marcel Riedener
    Institution: Berufsmaturitätsschule Zürich (BMZ)
    Kontakt: matthias.geissbuehler@bms-zuerich.ch

    Eine detaillierte Bewertung von STACK-Aufgaben, ein konkretes Feedback inkl. Verlinkung zu Lernmaterialien und eine zweisprachige Ausführung - so sollen die BM-Lernenden in Mathematik zusätzlich gefördert werden.

    Beschreibung

    Im Rahmen bestehender DLH-Projekte wie z.B. «Mathematik smart üben und prüfen» werden gegenwärtig STACK-Fragen für LMS wie z.B. Moodle erstellt. Die resultierenden Fragen weisen Vorzüge gegenüber dem klassischen Üben mit Papier auf, da die Lernenden u.a. Zeile für Zeile Feedback erhalten, immer Zugriff auf Musterlösungen haben und sich stets neue Aufgaben generieren lassen können. Das vorgelegte Projekt «Smart Mathematics» ergänzt und vervollständigt das Üben und Prüfen mit STACK um drei weitere Bestandteile. Durch dieses Projekt soll die Bewertung von STACK-Aufgaben ebenso detailliert möglich sein wie von Hand, auf Fehler sollen die Lernenden ein konkretes Feedback inkl. Verlinkung zu Lehrmaterialen erhalten und die Fragen sollen zweisprachig vorliegen. 

    Innovationspotential

    In diesem Projekt werden massgeschneiderte Prädikatfunktionen für die Sek II erstellt. Mit diesen Prädikatfunktionen werden mathematische Ausdrücke auf Eigenschaften überprüft, die in der Sek II relevant sind (z.B. «alle Nenner sind faktorisiert» oder «alle Brüche sind gleichnamig»). In der Folge werden die Lehrpersonen der Sek II auch bei digitalen Tests den Lösungsweg mit überschaubarem Aufwand in die Bewertung einbeziehen können.

    Ferner wird in diesem Projekt ein Algorithmus geschrieben, der den Lernenden bei falschen Umformungen möglichst genau den Ort und die Art des Fehlers angibt. Wird ein bestimmter Fehler erkannt, dann wird die betreffende Stelle markiert und die Lehrperson kann das einschlägige Kapitel respektive Lehrmaterial direkt verlinken.

    Zudem werden die Fragen, die gegenwärtig im DLH-Projekt «Mathematik smart üben und prüfen» erstellt werden, um eine zweite Sprache ergänzt. Die Fragen liegen dann auf Deutsch und Englisch vor. Die Fragen können somit zusätzlich in bilingualen Klassen (bili) eingesetzt werden. Interessierte Lernende von nicht-bili-Klassen können sich im Mathematikunterricht sprachlich weiterbilden, indem sie die Aufgaben in einer Fremdsprache lösen. Lernende mit Migrationshintergrund kann ermöglicht werden, die Fragen in einer vertrauteren Sprache zu lösen. Die Lehrperson kann dabei festlegen, ob eine bestimmte Sprache vorgegeben ist oder nicht. 

     

    Didaktisch-methodisches Konzept

    Mit den Prädikatfunktionen die im Projekt «Smart Mathematics» entwickelt werden, werden erfolgreiche Umformungen (z.B. «Alle Nenner sind faktorisiert» oder «alle Nenner sind gleichnamig») erkannt und in die Bewertung einbezogen. Die Lernenden sind somit bereits in der Übungsphase orientiert, welche Bewertung im anstehenden Test zu erwarten ist. Typische fehlerhafte Eingaben (z.B. wurde der Mittelterm einer Binomischen Formel vergessen) werden mit dem Algorithmus zur Fehlererkennung erkannt. Liegt ein bekannter Fehler vor, dann wird der einschlägige Abschnitt in den Lernmaterialien (z.B. in OneNote) direkt verlinkt. Die Lernenden erhalten also zielgerichtete Hilfe zur Selbsthilfe.

    In den Übungsphasen des Mathematikunterrichts nutzen die Lernenden STACK-Fragen in Moodle. Die Lernenden können dabei auswählen, ob sie die Frage auf Deutsch oder auf Englisch lösen möchten. Sie können sich dadurch im Mathematikunterricht sprachlich weiterbilden oder eine Mathematikaufgabe lösen, ohne an sprachlichen Hürden zu scheitern.

    Da STACK-Fragen i.d.R. randomisiert sind, können für die Tests dieselben Fragen verwendet werden wie in den Übungsphasen. Die Prüfungsfragen und die zugehörige Bewertung unterscheiden sich nicht von den Fragen und der Bewertung in den Übungsphasen. Die Korrektur verläuft für alle Lernenden völlig konsistent. Die Lehrperson benötigt viel weniger Zeit für die Korrektur und verfügt deshalb über mehr Zeit für die Betreuung der Lernenden. 

    Da die Bewertung in den Übungs- und Prüfungsphasen nach identischen Kriterien erfolgt, erhalten die Lernenden mehr Kontrolle über ihren Lernerfolg. Durch das konkrete Feedback bei fehlerhaften Umformungen inkl. Verlinkung werden die Übungs- und Theoriephasen besser verknüpft und die Lernenden erhalten mehr Hilfe zur Selbsthilfe. Die Lehrpersonen ihrerseits erhalten durch die automatisierte Korrektur mehr Zeit für die Betreuung der Lernenden.

    Wirkung

    Die primäre Zielgruppe sind alle BMS-Lernende sowie alle BM-Mathematiklehrpersonen. Das Resultat des Projekts kann ebenfalls von allen BFS-Lernenden genutzt werden, die im Fach Mathematik unterrichtet werden. Zudem kann das Projekt grösstenteils an Gymnasien genutzt werden, wobei sich die Inhalte des Projekts auf den BM-Lehrplan beschränkt. Themen, die den BM-Lehrplan übersteigen (z.B. Differential- und Integralrechnung), werden im Projekt nicht berücksichtigt.

    Mit den Prädikatfunktionen spezifisch für die Sek II sinkt die Hürde für weitere Mathematiklehrpersonen, sich ebenfalls mit STACK zu befassen. Beim Algorithmus zur Fehlererkennung werden die Verweise auf Lehrmaterialien individuell angepasst werden können. Beim Verfassen der Fragen in zwei Sprachen erhalten die Fragen eine Struktur, in der problemlos weitere Sprachen hinzugefügt werden könnten.

    Mit Erlaubnis des DLH werden die Prädikatfunktionen sowie der Algorithmus zur Fehlererkennung auf Github.com (https://github.com/maths/moodle-qtype_stack) zur Implementierung angeboten, so dass alle STACK-Nutzer automatisch von unserem Projekt profitieren könnten. Die Fragen inkl. Prädikatfunktionen und Algorithmus werden abschliessend auf der DLH-Seite zur Verfügung gestellt.

     

    SAMR-Modell

    Erläuterung zum SAMR-Modell.

    Im SAMR-Modell kann das Projekt im Bereich "Augmentation" eingeteilt werden, da es die bisherige analoge Übungs- und Prüfungsform ersetzt mit zusätzlichen Möglichkeiten der Autokorrektur.

     
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