Literate Programming
Newsletter Lehre 03 2021
Abbildung Literate Programming
Prof. Dr. Alexander Brenning
Literate Programming: Moodle-Aufgaben automatisiert erzeugen und variieren
Prof. Dr. Alexander Brenning (Lehrstuhl für Geoinformatik, Institut für Geographie)
Wer kennt sie nicht, die durchaus berechtigten Bitten von Studierenden um mehr Übungsaufgaben insbesondere zur Klausurvorbereitung? Am besten Aufgaben, die die unterschiedlichen Interessen von Studierenden ansprechen? Doch Übungs- und Klausuraufgaben sind auch für Lehrende ein knappes Gut, sie sind aufwändig in der Erstellung und Validierung, und durch die Umstellung auf Online-Formate in Moodle entstehen neue technische Hürden.
Literate Programming (textbasierte Programmierung) bietet einen Lösungsansatz. Hierbei handelt es sich um die automatisierte Erzeugung von Text und Abbildungen – zum Beispiel Aufgabenbeschreibungen und -lösungen – aus Daten und Textfragmenten mit speziellen Programmiertechniken. Um ein Beispiel aus der Statistik für Studierende der Geographie zu wählen, kann ein zufälliger Datensatz aus einer Datenbank gewählt werden und hieraus eine Einfachauswahlfrage zur Anwendung der linearen Regression erzeugt werden, einschließlich Streudiagrammen und Regressionstabelle. Ein etwas komplexeres Beispiel aus dem M.Sc. Geoinformatik zeigt Abbildung 1.
Abbildung 1 - Literate Programming für Übungsaufgaben: Beispiel aus dem M.Sc. Geoinformatik
Solche Aufgaben können in beliebiger Anzahl erzeugt und durch Lehrende nach Moodle importiert werden, um Studierenden gleichartige, aber doch variierende Übungsaufgaben zur Verfügung zu stellen. Wird aus dem gleichen „Pool“ von Aufgaben eine Klausuraufgabe ausgewählt, so hat diese „garantiert“ das gleiche Lernniveau und den selben Aufgabentypus wie die bekannten Aufgaben.
Diese Technik kommt seit Sommer 2020 am Lehrstuhl für Geoinformatik in bereits sechs Modulen der Geographie- und Geoinformatik-Studiengänge zum Einsatz und wird von Studierenden sehr geschätzt. Insgesamt sind es über 200 Aufgaben, die sich wiederum in mehr oder weniger viele zufällig variierte Aufgabenvarianten aufspalten und teils mit zufällig ausgewählten Datensätzen oder zu interpretierenden Diagrammen hinterlegt sind.
Was genau steckt technisch dahinter? Beim verwendeten Programmieransatz laufen alle Fäden in der Open-Source-Programmiersprache R zusammen. Diese wird zusammen mit ihrer „exams“-Erweiterung genutzt, um Daten zu analysieren oder Textalternativen zu erzeugen und diese in RMarkdown-Aufgabenvorlagen einzuspeisen. Mit ein paar Zeilen R-Code können schließlich Aufgaben für ein Moodle-Quiz oder eine Klausur gebündelt und nach Moodle oder auch Word exportiert werden. In Moodle sind es dann nur noch wenige Handgriffe zur fertigen Übungsaufgabe oder Online-Klausur.
Im Rahmen eines durch die Akademie für Lehrentwicklung geförderten Projekts soll dieser Ansatz, für den Prof. Brenning mit dem „Lehre in Pandemiezeiten“-Award ausgezeichnet wurde, weiterentwickelt werden. Insbesondere sollen verbesserte Möglichkeiten der Interaktion der Studierenden ausprobiert werden, um spielerisch grundlegende Geoinformatik-Methoden auszuprobieren. Auch sollen vorhandene geographische Datensätze, etwa zu regionalem Klimawandel oder Immobilienpreisen, mit Hilfe einer Fallbeispiel-Datenbank genutzt werden, um Studierenden interessengeleitete Auswahlmöglichkeiten anzubieten.
Auch nach einer Rückkehr zur Präsenzlehre werden die aufwändig erstellten Aufgaben weiter eingesetzt und fortentwickelt, da sie sich als Ergänzung zu den Lehrveranstaltungen bewährt haben.
Prof. Brenning ist ferner gerne dazu bereit, den gewählten Ansatz anderen Fachbereichen vorzustellen. Durch Randomisierung über unterschiedliche Datensätze sowie Literate Programming in R können zahllose Varianten der Aufgabe generiert werden – sogar automatisierte Feedbacktexte. Im folgenden Dokument können Sie sich einen ersten Überblick verschaffen:
Alexander Brenning, Prof. Dr.
Lehrstuhl Geoinformatik
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