Kapazitätseffekte von E-Learning an deutschen Hochschulen: konzeptionelle Überlegungen, Szenarien, Modellrechnungen
Gespeichert in:
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| Veröffentlicht: |
Hannover
HIS
2008
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| Schriftenreihe: | Forum Hochschule
2008,6 |
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Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis.III
Zusammenfassung.1
1 Kontext der Studie.3
1.1 Anlass der Studie.3
1.2 Intentionen der Studie.4
1.3 Entkräftung von Bedenken.6
1.4 Fokus der Studie: kapazitätserweitemde Effekte von E-Learning.9
2 Methodisches Vorgehen.11
2.1 Kapazitätsrechnung als Instrument.11
2.2 Exemplarische Betrachtung eines Bachelor- und eines Master-Studiengangs
Informatik.12
2.3 Einteilung von E-Learning-Szenarien.14
2.4 Vorbemerkung zum technischen Profil der Szenarien.16
2.5 Ausgangsszenario: Bachelor- und Master-Präsenzstudiengänge eines
universitären Informatik-Fachbereichs.17
2.6 Studienstrukturmodell der Informatik-Präsenzstudiengänge.20
3 Kapazitätsauswirkungen am Beispiel von Szenario 1.23
3.1 Szenario 1: Ansatzpunkt und Zielsetzung.23
3.2 Didaktisch-technisches Profil von Szenario 1.24
3.3 Anpassung der Anrechnungsfaktoren für Szenario 1.27
3.4 Anpassung des Studienstrukturmodells für Szenario 1.29
3.5 Kapazitätsberechnung für Szenario 1 - Subszenario A.33
3.6 Kapazitätsberechnung für die übrigen Subszenarien.35
3.7 Zusammenfassung.39
4 Kapazitätsauswirkungen der E-Learning-Szenarien 2 bis 8.41
4.1 Szenario 2:Terminbezogene Substitution mit Betreuung.41
4.2 Szenario 3: Lehrveranstaltungssubstitution ohne Betreuung.48
4.3 Szenario 4: Lehrveranstaltungssubstitution mit Betreuung.58
4.4 Szenario 5: Online-Studiengang.66
4.5 Szenario 6: Steigerung der Gruppengröße.74
4.6 Szenario 7: Entlastung von Großveranstaltungen.79
4.7 Szenario 8: Kapazitätsverlagerung in gestuften Studienstrukturen.81
5 Zusammenfassung und Ausblick.87
5.1 Zusammenfassung.87
5.2 Ausblick.90
Literatur und Quellen.93
Abbildungsverzeichnis
Abb. 1: Strategische Ziele beim Einsatz von E-Learning aus Sicht deutscher Hochschulen
(Quelle: Kleimann/Schmid 2007).7
Abb. 2: E-Learning-Szenarien nach Schulmeister (2001).14
Abb. 3: Einteilung von E-Learning-Szenarien.15
Abb. 4: Personalausstattung und Lehrangebot (pro Semester) des Modell-Fachbereichs.17
Abb. 5: Deputatsverteilung, Ausbildungskapazitäten, Erfolgs- und Übergangsquoten der
Informatik-Präsenzstudiengänge.19
Abb. 6: Studienstrukturmodell der Präsenzstudiengänge.20
Abb. 7: Verlaufsmodell der Präsenzstudiengänge.22
Abb. 8: Zeitbudgetkalkulation für Universitätsprofessoren im Bereich der Lehre.29
Abb. 9: Mögliche Verteilung von Präsenzlehre und Selbststudium im Semesterverlauf.30
Abb. 10: Studienstrukturmodell für Subszenario A.32
Abb. 11: Kapazitätsberechnung für Subszenario A.34
Abb. 12: Studienstrukturmodell und Kapazitätsberechnung für Subszenario B.36
Abb. 13: Studienstrukturmodell und Kapazitätsberechnung für Subszenario C.37
Abb. 14: Studienstrukturmodell und Kapazitätsberechnung für Subszenario D.38
Abb. 15: Vergleich der Kapazitätseffekte der vier Subszenarien von Szenario 1.39
Abb. 16: Erweiterte Arbeitszeitbudgetkalkulation eines Professors.42
Abb. 17: Studienstrukturmodell und Kapazitätsberechnung Subszenario E.44
Abb. 18: Studienstrukturmodell und Kapazitätsberechnung Subszenario F.45
Abb. 19: Durchschnittliches Bruttoeinkommen von deutschen Professoren im Jahr 2003.46
Abb. 20: Geschätztes durchschnittliches Bruttoeinkommen von Professoren /
Einkommensspanne wissenschaftlicher Hilfskräfte im Jahr 2007.47
Abb. 21: Studienstrukturmodell und Kapazitätsberechnung von Subszenario G
(Erstellungssemester).52
Abb. 22: Studienstrukturmodell und Kapazitätsberechnung von Subszenario G
(Durchführungssemester) .54
Abb. 23: Durchschnittliche Kapazitätseffekte von Subszenario G über drei Jahre.55
Abb. 24: Studienstrukturmodell und Kapazitätsberechnung Subszenario H
(Erstellungssemester).56
Abb. 25: Studienstrukturmodell und Kapazitätsberechnung Subszenario H
(Durchführungssemester) .57
Abb. 26: Durchschnittliche Kapazitätseffekte von Subszenario H über drei Jahre.58
Abb. 27: Studienstrukturmodell und Kapazitätsberechnung Subszenario I
(Erstellungssemester) .61
Abb. 28: Studienstrukturmodell und Kapazitätsberechnung Subszenario I
(Durchführungssemester) .62
Abb. 29: Studienstrukturmodell und Kapazitätsberechnung Subszenario J
(Erstellungssemester).63
Abb. 30: Studienstrukturmodell und Kapazitätsberechnung Subszenario J
(Durchführungssemester) .64
Abb. 31: Durchschnittliche Kapazitätseffekte von Subszenario I über drei Jahre.65
Abb. 32: Durchschnittliche Kapazitätseffekte von Subszenario J über drei Jahre.65
Abb. 33: Studienstrukturmodell und Kapazitätsberechnung Subszenario K
(Erstellungssemester) .70
Abb. 34: Studienstrukturmodell und Kapazitätsberechnung Subszenario K
(Durchführungssemester).71
Abb. 35: Durchschnittliche Kapazitätseffekte von Subszenario K über drei Jahre.72
Abb. 36: Studienstrukturmodell Subszenario L (Erstellungssemester).73
Abb. 37: Durchschnittliche Kapazitätseffekte von Subszenario L über drei Jahre.73
Abb. 38: Studienstrukturmodell und Kapazitätsberechnung Subszenario M.77
Abb. 39: Vergleich der Kapazitätseffekte der drei Subszenarien von Szenario 6.78
Abb. 40: E-Learning an der Wirtschaftsuniversität Wien.82
Abb. 41: Verlaufsquoten in Szenario 8.83
Abb. 42: Studienstrukturmodell Szenario 8.84
Abb. 43: Kapazitätseffekte von Szenario 8.85
Abb. 44: Übersicht über die Szenarien und die Ergebnisse der Kapazitätsberechnungen .88 |
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Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis.III
Zusammenfassung.1
1 Kontext der Studie.3
1.1 Anlass der Studie.3
1.2 Intentionen der Studie.4
1.3 Entkräftung von Bedenken.6
1.4 Fokus der Studie: kapazitätserweitemde Effekte von E-Learning.9
2 Methodisches Vorgehen.11
2.1 Kapazitätsrechnung als Instrument.11
2.2 Exemplarische Betrachtung eines Bachelor- und eines Master-Studiengangs
Informatik.12
2.3 Einteilung von E-Learning-Szenarien.14
2.4 Vorbemerkung zum technischen Profil der Szenarien.16
2.5 Ausgangsszenario: Bachelor- und Master-Präsenzstudiengänge eines
universitären Informatik-Fachbereichs.17
2.6 Studienstrukturmodell der Informatik-Präsenzstudiengänge.20
3 Kapazitätsauswirkungen am Beispiel von Szenario 1.23
3.1 Szenario 1: Ansatzpunkt und Zielsetzung.23
3.2 Didaktisch-technisches Profil von Szenario 1.24
3.3 Anpassung der Anrechnungsfaktoren für Szenario 1.27
3.4 Anpassung des Studienstrukturmodells für Szenario 1.29
3.5 Kapazitätsberechnung für Szenario 1 - Subszenario A.33
3.6 Kapazitätsberechnung für die übrigen Subszenarien.35
3.7 Zusammenfassung.39
4 Kapazitätsauswirkungen der E-Learning-Szenarien 2 bis 8.41
4.1 Szenario 2:Terminbezogene Substitution mit Betreuung.41
4.2 Szenario 3: Lehrveranstaltungssubstitution ohne Betreuung.48
4.3 Szenario 4: Lehrveranstaltungssubstitution mit Betreuung.58
4.4 Szenario 5: Online-Studiengang.66
4.5 Szenario 6: Steigerung der Gruppengröße.74
4.6 Szenario 7: Entlastung von Großveranstaltungen.79
4.7 Szenario 8: Kapazitätsverlagerung in gestuften Studienstrukturen.81
5 Zusammenfassung und Ausblick.87
5.1 Zusammenfassung.87
5.2 Ausblick.90
Literatur und Quellen.93
Abbildungsverzeichnis
Abb. 1: Strategische Ziele beim Einsatz von E-Learning aus Sicht deutscher Hochschulen
(Quelle: Kleimann/Schmid 2007).7
Abb. 2: E-Learning-Szenarien nach Schulmeister (2001).14
Abb. 3: Einteilung von E-Learning-Szenarien.15
Abb. 4: Personalausstattung und Lehrangebot (pro Semester) des Modell-Fachbereichs.17
Abb. 5: Deputatsverteilung, Ausbildungskapazitäten, Erfolgs- und Übergangsquoten der
Informatik-Präsenzstudiengänge.19
Abb. 6: Studienstrukturmodell der Präsenzstudiengänge.20
Abb. 7: Verlaufsmodell der Präsenzstudiengänge.22
Abb. 8: Zeitbudgetkalkulation für Universitätsprofessoren im Bereich der Lehre.29
Abb. 9: Mögliche Verteilung von Präsenzlehre und Selbststudium im Semesterverlauf.30
Abb. 10: Studienstrukturmodell für Subszenario A.32
Abb. 11: Kapazitätsberechnung für Subszenario A.34
Abb. 12: Studienstrukturmodell und Kapazitätsberechnung für Subszenario B.36
Abb. 13: Studienstrukturmodell und Kapazitätsberechnung für Subszenario C.37
Abb. 14: Studienstrukturmodell und Kapazitätsberechnung für Subszenario D.38
Abb. 15: Vergleich der Kapazitätseffekte der vier Subszenarien von Szenario 1.39
Abb. 16: Erweiterte Arbeitszeitbudgetkalkulation eines Professors.42
Abb. 17: Studienstrukturmodell und Kapazitätsberechnung Subszenario E.44
Abb. 18: Studienstrukturmodell und Kapazitätsberechnung Subszenario F.45
Abb. 19: Durchschnittliches Bruttoeinkommen von deutschen Professoren im Jahr 2003.46
Abb. 20: Geschätztes durchschnittliches Bruttoeinkommen von Professoren /
Einkommensspanne wissenschaftlicher Hilfskräfte im Jahr 2007.47
Abb. 21: Studienstrukturmodell und Kapazitätsberechnung von Subszenario G
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Abb. 22: Studienstrukturmodell und Kapazitätsberechnung von Subszenario G
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Abb. 23: Durchschnittliche Kapazitätseffekte von Subszenario G über drei Jahre.55
Abb. 24: Studienstrukturmodell und Kapazitätsberechnung Subszenario H
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Abb. 25: Studienstrukturmodell und Kapazitätsberechnung Subszenario H
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Abb. 26: Durchschnittliche Kapazitätseffekte von Subszenario H über drei Jahre.58
Abb. 27: Studienstrukturmodell und Kapazitätsberechnung Subszenario I
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Abb. 28: Studienstrukturmodell und Kapazitätsberechnung Subszenario I
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Abb. 30: Studienstrukturmodell und Kapazitätsberechnung Subszenario J
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Abb. 31: Durchschnittliche Kapazitätseffekte von Subszenario I über drei Jahre.65
Abb. 32: Durchschnittliche Kapazitätseffekte von Subszenario J über drei Jahre.65
Abb. 33: Studienstrukturmodell und Kapazitätsberechnung Subszenario K
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Abb. 37: Durchschnittliche Kapazitätseffekte von Subszenario L über drei Jahre.73
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Abb. 39: Vergleich der Kapazitätseffekte der drei Subszenarien von Szenario 6.78
Abb. 40: E-Learning an der Wirtschaftsuniversität Wien.82
Abb. 41: Verlaufsquoten in Szenario 8.83
Abb. 42: Studienstrukturmodell Szenario 8.84
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