STACK Newsletter 11 (03/26)

Verfasst von Liz Ribe, Sandra Dietzel und Karolin Freund; Ernst-Abbe-Hochschule Jena

In der Mathematik-Grundlagenausbildung vom betriebswirtschaftlichen Studiengang Business Administration an der EAH Jena werden wöchentliche Tests mit STACK-Aufgaben in Moodle zur Verfügung gestellt. Die Studierenden erhalten dank der Randomisierung individualisierte Aufgaben, die sie mit kleinem Punktabzug wiederholt versuchen können zu lösen, und können mit den STACK-Tests geringfügige Bonuspunkte für die Abschlussprüfung erarbeiten.

Die STACK-Tests greifen den aktuellen Vorlesungsstoff auf einem einfachen Niveau auf und müssen vor der jeweils dazugehörigen Präsenzübung abgeschlossen werden. Somit werden Studierende dazu motiviert, sich während des Semesters kontinuierlich mit dem Lernstoff auseinanderzusetzen und wöchentlich auf das selbstständige Lösen von schwierig(er)en Aufgaben in den Präsenzübungen aktiv vorzubereiten.

Seit Einführung der freiwilligen STACK-Tests vor 3 Jahren haben stets über die Hälfte der eingeschriebenen Studierenden eine Vielzahl der angebotenen Tests in Anspruch genommen (an der Abschlussprüfung nahmen vergleichsweise weniger als 65% der Studierenden teil) und die Tests werden in den Lehrevaluationen regelmäßig positiv erwähnt. 

Dieses Lehr-/Lernszenario wurde im Rahmen des Projekts INSPIRE (INStitutionelle Verankerung und Praktische Umsetzung dIgital beReicherter LEhre) als Best Practice Beispiel sowohl auf der EAH-Website hochschulweit als auch auf der Thüringer Good Practice Platform hochschulübergreifend veröffentlicht. Bei der Aufbereitung des Best Practice Beispiels wurde darauf geachtet, die Umsetzung in Moodle und die Anwendung in Form eines Selbsttests möglichst nachvollziehbar und anschaulich zu beschreiben. Ziel des Best Practice Beispiels ist es, die Vorteile von STACK aufzuzeigen, damit mehr Lehrende aus Fachgebieten, in denen mathematische Kompetenzen gefordert werden, STACK einsetzen. Es werden sowohl die Lernziele und didaktischen Herausforderungen als auch der Arbeitsaufwand beschrieben. Somit können interessierte Lehrende Anregungen zum Nachahmen gewinnen und bei Bedarf direkten Kontakt mit der Erfahrungsträgerin aufnehmen. 

Als die STACK-Tests eingeführt wurden, wurden die Aufgaben bewusst so konzipiert, dass sie trotz einfachen Niveaus nur schwierig durch gängige Suchmaschinen gelöst werden konnten. Der rasche Fortschritt von KI der letzten Jahre hat die Lösung mittels Suchmaschinen allerdings größtenteils vereinfacht. 

Eigenen Beobachtungen zufolge lösen wenige Studierende die Aufgaben ausschließlich mit KI-Werkzeugen, viele Studierende die Aufgabe mit KI-Werkzeugen als Hilfe und Kontrolle und wenige Studierende die Aufgaben ohne jeglichen Einsatz von KI-Werkzeugen. Diese Tendenz muss bei dem aktuellen Lehr-/Lernszenario umfassender untersucht werden, um entsprechend darauf reagieren zu können und den Mehrwert in der Lehre aufrecht erhalten zu können.

Link zum INSPIRE Best Practice Beispiel: https://www.eah-jena.de/inspire/best-practice-beispiele/stack-in-moodle-fuer-individualisierte-uebungsserien-in-der-mathematik

 Link zum Thüringer Good Practice Beispiel: https://www.eteach-thueringen.de/gpp/lehrkonzept/stack-in-moodle-fuer-individualisierte-uebungsserien-in-der-mathematik/

Das Deutsche Zentrum für digitale Aufgaben (DZdA) unter der Gesamtleitung von Prof. Dr. Mike Altieri (OTH Amberg-Weiden) hat die Vision, digitale Aufgaben hoher Qualität den Dozierenden langfristig und unkompliziert zur Verfügung zu stellen. 

Dabei werden nicht nur neue Aufgaben erstellt, sondern es werden auch bestehende Aufgaben verschiedener Projekte und Aufgabenersteller integriert. Denn es wurden bereits unzählige hochwertige STACK-Aufgaben entwickelt und teilweise über verschiedene Kanäle den Kolleginnen und Kollegen prinzipiell verfügbar gemacht. Mit dem DZdA wird der Community ein einheitlicher Zugang zu Aufgaben hoher Qualität, einfacher Handhabung und Integration in bestehende Lernmanagementsysteme zur Verfügung gestellt werden. Für die Autoren der bestehenden Aufgaben hat die Einspeisung der Aufgaben in das DZdA den Vorteil, dass ihre Aufgaben langfristig verfügbar gemacht und für künftige Moodle- und STACK-Versionen weiterhin gewartet und gepflegt werden. 

Die Einspeisung in das DZdA-Repository erfolgt über das DZdA Transfer Center. Hier werden Aufgaben auf Englisch übersetzt und bezüglich einer didaktisch fundierten Taxonomie eingeordnet und verschlagwortet, so dass künftig Dozierende zielgerecht passende Aufgaben für ihre Veranstaltungen und Projekte finden. Dabei werden natürlich lizenzrechtliche Belange der ursprünglichen Autoren berücksichtigt.

Das Transfer Center unter der Leitung von Prof. Dr. Oliver Bletz-Siebert und unter der Mitarbeit von Dr. Raphael Müller hat im Januar 2026 die Arbeit offiziell aufgenommen. Über das Transfer Center wird Kontakt aufgenommen zu aktuellen und abgeschlossenen Projekten sowie weiteren Personen, die Aufgaben der Community langfristig zur Verfügung stellen möchten. 

Noch 2026 wird die Einspeisung mit verschiedenen Varianten getestet, für die daran anschließende Pilotphase suchen wir nach Interessierten, die bereits Aufgaben für das DZdA gerne zur Verfügung stellen möchten. Nach der Pilotphase wird der Einspeisungsprozess für Aufgaben in der Breite verfügbar gemacht. 

Gerne können Interessierte bereits jetzt schon mit Oliver Bletz-Siebert und dem Transfer Center unter 

 transfercenter@dzda.info

Kontakt aufnehmen, insbesondere für die Unterstützung in der Pilotphase. 

Erstellt von Darius Mottaghy, Fachhochschule Aachen, Kontakt: mottaghy@fh-aachen.de

In meinen Mathematikveranstaltungen 1 bis 3 bieten wir ein wöchentliches „Problem Of The Week“ (POW) an: jede Woche können die Studierenden zwei STACK-Aufgaben bearbeiten, welche die Inhalte der jeweiligen Woche gezielt vertiefen. Durch Randomisierung entstehen individuelle Varianten, und gleichzeitig lassen sich die Aufgaben flexibel anpassen – je nachdem, welche Schwerpunkte in der Lehrveranstaltung gesetzt werden.

Das POW hat folgenden Aufbau:

• Wöchentliches Format: ein kurzer Test mit zwei STACK-Aufgaben (Mathe 1–3).
• Einstieg mit Bearbeitungshinweisen: Zu Beginn gibt es kompakte allgemeine Hinweise, v. a. zur relevanten STACK-/CAS-Syntax (um typische Eingabeprobleme zu vermeiden).
• Randomisierung & Anpassbarkeit: Parameter und Varianten werden systematisch genutzt, sodass Üben „mit Verständnis“ statt reinen Abschreibens gefördert wird – und Lehrenden der Themenwechsel einfach gemacht wird.
• Lösungsvorschläge im Nachgang: Nach Abschluss des wöchentlichen POW werden Lösungsvorschläge für ausgewählte Varianten veröffentlicht (als Orientierung und zur Nachbereitung).
• Anreizsystem: Ab einer definierten Mindestpunktzahl über das Semester gibt es Bonuspunkte, die bei bestandener Klausur angerechnet werden.

Das POW ist als kontinuierliches, formatives Übungsformat angelegt: regelmäßige kurze Wiederholungseinheiten fördern Dranbleiben, Abruftraining und Fehlerdiagnose. STACK unterstützt dabei besonders durch unmittelbares, objektives Feedback, das nicht nur „richtig/falsch“ abprüft, sondern gezielt an typischen Fehlermustern ansetzen kann. Die Randomisierung stärkt zusätzlich die Eigenständigkeit und macht das Üben fairer, weil alle dieselbe Kompetenz trainieren – aber mit Aufgabenvarianten.

Das Feedback der Studierenden ist positiv: Besonders geschätzt werden die Planbarkeit (jede Woche ein überschaubarer Impuls), das schnelle Feedback sowie die Möglichkeit, Inhalte direkt passend zur Vorlesung zu üben. So entsteht zusätzlich zur klassischen Übung ein Mehrwert durch:

• schnellere Rückmeldung und gezieltere Selbstkorrektur,
• mehr Varianten bei gleicher Aufgabenidee (besseres Training statt Wiederholen derselben Lösung),
• niedrigere Einstiegshürden durch Syntax-Hinweise,
• Motivation durch Bonuspunkte als „Belohnung fürs Dranbleiben“.