Das MITx hat die Bibliothek der Aufgabenkomponenten erweitert, sodass es nun neue Möglichkeiten bei der Kursgestaltung gibt. Mit dieser Erweiterung können nun auch gezielt individuelle Parameter für die Benotung der einzelnen Aufgabenkomponenten gesetzt werden.

MITx Grading - Erweiterte Aufgabenbibliothek für Ihre Open edX Plattform

Das MITx hat die Bibliothek der Aufgabenkomponenten erweitert, sodass es nun neue Möglichkeiten bei der Kursgestaltung gibt. Mit dieser Erweiterung können nun auch gezielt individuelle Parameter für die Benotung der einzelnen Aufgabenkomponenten gesetzt werden.

Aufgaben in Open edX 

Die Aufgabenkomponenten in Open edX dienen grundsätzlich der Wissensabfrage. Nutzer können hiermit erlerntes festigen und ihr Wissen testen. Alle Aufgabentypen können nach festgelegten Parametern benotet und am Ende eines Kurses ausgewertet werden. Erstellt und editiert werden die Aufgabentypen im Open edX Studio, dem Autorentool der Plattform. Hier können Aufgabentypen aus einer breiten Auswahl an Komponenten gewählt und individualisiert werden. 

Diese Auswahl gliedert sich in allgemeine und erweiterte Aufgabentypen. Zu den häufigsten Aufgabentypen gehören relativ einfache CAPA-Aufgaben wie Multiple-Choice- und Texteingaben oder numerische Eingaben. Die erweiterten Aufgabentypen können komplexer sein, z. B. Eingabe von mathematischen Ausdrücken, Bewertung offener Antworten oder benutzerdefinierte JavaScript-Aufgaben.

All diese Aufgabentypen bilden die Kerngruppe der Aufgaben, die jedes Autorenteam in einen Kurs einbauen kann. Es können auch weitere Übungen und Tools für Ihren Kurs aktiviert werden. Weitere Informationen finden Sie unter Aktivieren zusätzlicher Übungen und Tools .

Was ist die MITx Grading Library?

Das MITx hat eine neue Python basierte Grading Library veröffentlicht, welche frei zugänglich ist und für jeden unter folgenden Link zur Verfügung steht: https://github.com/mitodl/mitx-grading-library .

Eine ausführliche Dokumentation finden Sie hier: https://mitodl.github.io/mitx-grading-library/ .

Die MITx Grading Library bietet den Autoren erweiterte Optionen zum Erstellen umfangreicher Aufgaben für jeden Kurs und eine Lösung für eine feinere Abstufung bei der Vergabe von Punkten.
Dies kann zum Beispiel bei mathematischen Aufgaben nützlich sein, denn bisher wurde hierbei nur das Endergebnis bewertet. Mit der neuen Grading Library können nun auch die Teilergebnisse und der eingegebene Rechnungsweg in der Punktzahl berücksichtigt werden. Zusätzlich kann nun eine prozentuale Abstufung der erreichbaren Gesamtpunktzahl pro Aufgabe eingestellt werden, welche je nach Anzahl der benötigten Versuche abnimmt. Es kann auch eingestellt werden, dass die Benutzung eines Fachbegriffs mehr Punkte bringt, als eine umgangssprachliche Antwort.  

Gründe für die Nutzung der MITx Grading Library:

Wir empfehlen die Nutzung der MITx Grading Library aus folgenden Gründen:

  • Sie bietet viele Funktionen, die über die standardmäßigen edX Optionen hinausgehen
  • Sie kann als Standardversion genutzt oder ganz individuell konfiguriert werden
  • Hiermit können nützliche Feedback-Kommentare eingestellt werden, welche Ihren Nutzern bei der Lösung der jeweiligen Aufgabe helfen können (bspw. formula parsing errors - Fehler beim Analysieren von Formeln)
  • Sie ist zuverlässig und funktioniert Fehlerfrei
  • Sie ist Open Source (BSD-3 Lizenz, Github Repo )
  • Sie ist Python 2 und 3 kompatibel und somit auch für zukünftige Versionen von Open edX optimiert
  • Sie wird aktiv vom Team des MITx gepflegt und entwickelt

Wie nutze ich die MITx Grading Library?

Um von den Erweiterungen zu profitieren und die Library für Ihre Kurse zu nutzen, müssen Sie zunächst die python_lib.zip herunterladen und anschließend im Open edX Studio Ihrer Plattform in die 'Files&Uploads' im jeweiligen Kurs hochladen.

Wie funktioniert die MITx Grading Library?

Die Bibliothek ist in einzelne Python-Klassen (sogenannte "Grader") unterteilt, um verschiedene Arten von Aufgaben zu bewerten.  Dabei gibt es einfache Grader, welche immer nur einen Lösungseintrag bewerten und mehrfach Grader, welche mehrer Lösungseinträge in einem berücksichtigen. 

Die einfachen Grader (ItemGrader)

Alle einfachen Grader basieren auf dem Prinzip des ItemGrader. Zu dieser Gruppe zählen:

  • StringGrader zur Bewertung einer Texteingabe
  • FormulaGrader zur Bewertung allgemeiner Formeln
  • NumericalGrader zur Bewertung von numerischen Eingabefeldern
  • MatrixGrader zur Bewertung von Formeln mit Vektoren
  • SingleListGrader zur Bewertung einer begrenzten (standardmäßig durch Kommas getrennten) Liste von Eingaben in einem einzelnen Antwortfeld

Der mehrfach Grader ( ListGrader)

Der ListGrader dient zur Bewertung einer Liste von mehreren Eingaben, wie beispielsweise:

  • eine geordnete oder ungeordnete Liste von Texteingaben
  • eine geordnete oder ungeordnete Liste mathematischer und numerischer Eingaben
  • eine Liste von Formeln und Vektoren
Darüber hinaus gibt es auch einen speziellen Grader, welcher verwendet werden kann, um Integral Rechnungen auszuwerten und entsprechend zu benoten (IntegralGrader).

Weitere Informationen zu der MITx Grading Library:

Finden Sie unter folgenden Link einen Beispiel Kurs, in welchem alle neuen Aufgabentypen und Benotungskonfigurationen zum testen und nachvollziehen vorgestellt werden:

Beispiel Open edX Kurs

Gerne stehen wir Ihnen auch persönlich zur Beratung, hinsichtlich der Möglichkeiten der Nutzung und Anpassung der MITx Grading Library für Ihre Open edX Lernplattform zur Verfügung.

Was wir für Sie machen können:

Abstract-Technology sorgt für:

die Standard-Implementierung und Beratung der Open edX-Technologie zur Erstellung von Online-Kursen. Unsere Planungs- und Umsetzungsphase ist sehr agil, was Raum für individuelle Anforderungen lässt.

Unser Experten-Team arbeitet Hand in Hand mit seinen Kunden, um den jeweils passenden Online-Kurs zu entwickeln. Transparenz, Agilität und Kompetenz bilden die Basis jeder Planungs- und Umsetzungsphase.

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