Die Erforschung der Zusammenstellung kleiner Lerngruppen beschäftigt sich mit dem Problem, eine passende Gruppenzusammensetzung in einer Population von Lernern zu finden, die jeder Gruppe optimalen Nutzen bringen könnte. In letzter Zeit sind viele Studien zu diesem Problem der Kleingruppenzusammenstellung durchgeführt worden. Allerdings waren diese Forschungen nur selten auf den Kontext großer Lerner-Populationen ausgerichtet. Angesichts des zunehmenden Aufkommens von MOOCs muss jedoch das Problem der Gruppenzusammenstellung entsprechend erweitert betrachtet werden, und zwar mit neuen Forschungen, die den Kontext derartig großer Lerner-Populationen berücksichtigen. Anders als in Klassenzimmer-Settings könnte die beobachtete hohe Abbruchquote in MOOCs in einer Unterbesetzung der Gruppengröße resultieren und könnte somit viele Lerner dazu bringen, neue Gruppen zu bilden. Zusätzlich zur Gruppenzusammenstellung muss daher die Gruppenneuzusammenstellung als neues Thema in aktuellen Kontexten großer Lerner-Populationen ebenfalls erforscht werden. Die Untersuchungen der vorliegenden Arbeit gliedern sich in zwei Teile. Der erste Teil beschäftigt sich mit Gruppenzusammenstellung. In diesem Teil stelle ich einen diskreten-PSO Algorithmus zur Zusammenstellung kleiner Lerngruppen vor und vergleiche bislang bestehende Gruppenzusammenstellungs-Algorithmen unter den Gesichtspunkten Zeitaufwand und Gruppierungsqualität. Um Gruppenzusammenstellung in MOOCs anzuwenden wurde ein Gruppenzusammenstellungsexperiment in einem MOOC durchgeführt. Die Hauptergebnisse deuten darauf hin, dass die Gruppenzusammenstellung die Abbruchsquote reduzieren kann, jedoch lediglich einen sehr schwachen Bezug zur Lernperformanz der Lerner aufweist. Der zweite Teil beschäftigt sich mit Gruppenneuzusammenstellung. Die vorliegende Arbeit stellt eine datengesteuerte Herangehensweise vor, die umfassenden Gebrauch von Gruppeninteraktionsdaten macht sowie Gruppendynamik mit einbezieht. Mittels einer in einem Simulationsexperiment durchgeführten Evaluation zeigen sich die Vorteile dieses Verfahrens: Der Lerngruppenzusammenhalt wird verbessert und die Abbruchsquote im Vergleich zu einer Zufallsverteilung reduziert. Darüberhinaus wurde hier ein Gruppen-Lern-Werkzeug entwickelt und für die Praxis vorbereitet, das die Anforderungen des geforderten Ansatzes der Gruppenneuzusammenstellung erfüllt. / Small learning group composition addresses the problem of seeking such matching among a population of students that it could bring each group optimal benefits. Recently, many studies have been conducted to address this small group composition problem. Nevertheless, the focus of such a body of research has rarely been cast to large-scale contexts. Due to the recent come of MOOCs, the topic of group composition needs to be accordingly extended with new investigations in such large learning contexts. Different from classroom settings, the reported high drop-out rate of MOOCs could result in group’s incompletion in size and thus might compel many students to compose new groups. Thus, in addition to group composition, group re-composition as a new topic needs to be studied in current large-scale learning contexts as well. In this thesis, the research is structured in two stages. The first stage is group composition. In this part, I proposed a discrete-PSO algorithm to compose small learning groups and compared the existing group composition algorithms from the perspectives of time cost and grouping quality. To implement group composition in MOOCs, a group composition experiment was conducted in a MOOC. The main results indicate that group composition can reduce drop-out rate, yet has a very weak association with students’ learning performance. The second stage is to cope with group re-composition. This thesis suggests a data-driven approach that makes full use of group interaction data and accounts for group dynamics. Through evaluation in a simulation experiment, it shows its advantages of bringing us more cohesive learning groups and reducing the drop-out rate compared to a random condition. Apart from these, a group learning tool that fulfills the goals of the proposed group re-composition approach has been developed and is made ready for practice.

Im Rahmen der Qualitätsentwicklung und -sicherung von Unterricht wurden in den letzten zwei Jahrzehnten auf Bundes- und Länderebene auch Maßnahmen zur Professionalisierung von Lehr-personen festgelegt. Vor diesem Hintergrund begannen 2012 am Deutschen Zentrum für Lehrerbildung Mathematik (DZLM) auch Arbeiten, um bestehende Fortbildungsangebote für Grundschullehrkräfte zu erweitern. In dieser Arbeit wird das Konzept einer Stochastik-Fortbildung für Lehrpersonen, die Mathematik in der Grundschule unterrichten, vorgestellt. Die Entwicklung greift Forschungserkenntnisse zum Verständnis von professioneller Kompetenz von Lehrpersonen und zur Gestaltung von Professionalisierungsprozessen auf und bindet konzeptionell Impulse für Unterrichtsentwicklungsprozesse ein. In fünf Kursdurchführungen wurde das Konzept realisiert und hinsichtlich seiner Umsetzbarkeit untersucht. Die in diesem Rahmen gewonnenen Daten von 120 Lehrpersonen geben detailliertere Einsichten in Entwicklungsprozesse unterschiedlich qualifizierter Lehrpersonen. Die Ergebnisse zeigen insbesondere, dass in der fachinhaltlich orientierten Fortbildung ein fachlicher und fachdidaktischer Wissenszuwachs erreicht werden kann. Die Defizite bezüglich einer mathematischen Grundausbildung eines Lehramts können bei Lehrpersonen, die Mathematik fachfremd unterrichten, auf diesem Weg aber nicht überwunden werden. Die Untersuchungen zeigen zudem, dass die qualifikationsheterogene Zusammensetzung der Kursgruppen die Durchführung und das Lernen der Lehrpersonen bereichern. Mit der Einbindung des Konzepts der Professionellen Lerngemeinschaft (PLG) in den Kurs und Erprobungen in den Praxisphasen gelingt es, Impulse für Unterrichtsentwick-lungsprozesse zu geben. Diese Fortbildung kann ein berufsbegleitender Baustein in der Ausprägung von Lehrkräfteprofessionalität sein und den lang andauernden Prozess der Konstruktion und Selbstkonstruktion des Berufs unterstützen. / In the past two decades, increasing the quality of mathematics teaching and learning, particularly fostering the professional knowledge and skills of teachers has been researched in depth. Before this background, the German Center for Mathematics Education (Deutsches Zentrum für Lehrerbildung Mathematik, DZLM) started from 2012 onwards to offer professional development (PD) courses for teachers and facilitators. This thesis presents a concept for a PD course on stochastics for primary teachers, which draws on recently gained empirical evidences on appropriate professional competencies and on design elements relevant for effective professionalization. The concept of the PD course also includes building professional learning communities (PLCs) to initiate teachers´ ongoing professional growth through working collaboratively on improving their classroom practices. The long-lasting PD course has been conducted five times and data was gained to evaluate the feasibility of the concept. That is, the data acquired from 120 teachers provided detailed insight into the personal development of teachers with different qualifications, including those teaching out-of-field. The results show that a PD course focusing on a certain subject leads to an increase of both content knowledge professional content knowledge. However, deficits due to a missing basic education in mathematics - as for teachers not specialized on mathematics - cannot be totally overcome by this PD course. However, the results indicate that the heterogeneous teacher groups possessing different qualifications enrich the learning processes of all participants. Including the PLC concept into the PD course and conducting practical phases to probe issues in the classroom were both decisive impulses helping teachers to further develop their practices. Thus, the PD course proved to be effective with respect to fostering teachers´ professional knowledge and skills sustainably and contributed to teachers´ life-long and ongoing learning.