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Instructional Strategies and Assessment Methods in Online Learning: Student Preferences, Perceived Effectiveness, and Usage Patterns in Graduate and Undergraduate Courses

  • 04.06.2025
  • Original Paper
Erschienen in:

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Abstract

Die rasche Ausweitung des Online-Lernens in der Hochschulbildung hat zu einer Vielzahl von Lehrstrategien und Bewertungsmethoden geführt, die alle darauf ausgelegt sind, das Lernen der Studierenden zu unterstützen und Studienergebnisse zu erzielen. Dieser Artikel untersucht die Präferenzen und Wahrnehmungen von Studenten und Doktoranden in Bezug auf diese Methoden und unterstreicht die Bedeutung von Flexibilität und Selbstorientierung in Online-Lernumgebungen. Die Studie zeigt, dass traditionelle, lehrerzentrierte Methoden zwar weiterhin vorherrschen, die Studenten jedoch häufig interaktive und lernzentrierte Ansätze bevorzugen, die Engagement und Autonomie fördern. Zu den wichtigsten Ergebnissen zählen die hohe Präferenz für Selbsteinschätzungsquize und flexible Tests, die es den Schülern ermöglichen, in ihrem eigenen Tempo zu lernen, und die geringere Präferenz für zeitgesteuerte, proctored Assessments und passive Methoden zur Bereitstellung von Inhalten. Der Artikel untersucht auch die Auswirkungen der Unterrichtsstile auf das Lernen der Schüler und betont die Notwendigkeit eines ausgewogenen Ansatzes, der strukturierte Beratung mit Aktivitäten kombiniert, die auf verschiedene Lernpräferenzen zugeschnitten sind. Durch den Vergleich der von Dozenten berichteten Praktiken mit der Wahrnehmung der Studenten bietet die Studie wertvolle Einblicke in die Lücken zwischen aktuellen Lehrmethoden und den Bedürfnissen der Studenten und gibt Empfehlungen, wie Engagement, Zufriedenheit und Erfolg beim Online-Lernen verbessert werden können.
Titel
Instructional Strategies and Assessment Methods in Online Learning: Student Preferences, Perceived Effectiveness, and Usage Patterns in Graduate and Undergraduate Courses
Verfasst von
Jacqueline S. Stephen
Publikationsdatum
04.06.2025
Verlag
Springer US
Erschienen in
TechTrends / Ausgabe 5/2025
Print ISSN: 8756-3894
Elektronische ISSN: 1559-7075
DOI
https://doi.org/10.1007/s11528-025-01099-5
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    Bildnachweise
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