KI + Dozent:in: UnterrichtsExperiment TeamTeaching
Das Projekt KI-DUETT (KI + Dozent*in: UnterrichtsExperiment TeamTeaching) beschäftigt sich am Beispiel der Geschichtswissenschaft mit der Frage, wie Hochschullehre im Zeitalter von Digitalisierung und Künstlicher Intelligenz aussehen kann. Es analysiert insbesondere, welche Rolle Dozierende heute spielen, wenn große Teile ihrer Lehre von Chatbots wie ChatGPT übernommen werden könn(t)en. Das Ziel ist die Entwicklung einer neuen Dimension des Lehrens, bei der Künstliche Intelligenz als Lehrpartnerin von Dozierenden einen angemessenen Platz findet. Das Projekt reagiert damit auf die Tatsache, dass Chatbots inzwischen zum Alltag Studierender gehören, und steuert darauf hin, diese neue Technik in für die Lehre sinnvolle Bahnen zu lenken. Die Entwicklung solcher neuartiger Lehrkonzepte erfolgt auf Grundlage großflächiger Studierendenbefragungen und experimenteller Lehrveranstaltungen gemeinsam mit Studierenden. KI-DUETT kooperiert mit dem an der TU Chemnitz konzipierten Projekt DIGILEHR, welches sich parallel mit digitalen Lerntools für die Geschichtswissenschaft beschäftigt. Einzeln und in der Symbiose tragen die Projekte zur Weiterentwicklung innovativer Hochschullehre im Zeitalter von Digitalisierung und Künstlicher Intelligenz bei.
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Qualität digital gestützter Lehre an bayerischen Hochschulen steigern
Für das Projekt QUADIS haben sich alle bayerischen Universitäten, das DiZ-Zentrum für Hochschuldidaktik der bayerischen HAWs und die Virtuelle Hochschule Bayern zusammengeschlossen, um in drei Projektsäulen die Qualität digital gestützter Lehre an bayerischen Hochschulen zu steigern. In der ersten Säule soll die hochschuldidaktische Weiterbildung um Blended Learning Seminare ergänzt werden. So soll Lehrenden ein Lernen am Modell ermöglicht und die Kapazität der Weiterbildung erhöht werden. Die Materialien sollen arbeitsteilig zweisprachig erstellt, als OER veröffentlicht und so über den Verbund hinaus nutzbar werden. In der zweiten Säule sollen bereits etablierte Formate zur Förderung des Diskurses zu digital gestützter Lehre intensiviert und auf alle Verbundpartner skaliert werden, um Lehrende zu inspirieren und Lehrinnovationen zu generieren. Dazu sollen Themenwochen durchgeführt und Fach-und Arbeitsgruppen Lehrender initiiert und begleitet werden. In der dritten Säule soll der Transfer von Lehrinnovationen in die Lehre durch Lehrwerkstätten unterstützt werden. Deren methodische Ausgestaltungen sollen miteinander verglichen und evaluiert werden, um nach Projektende eine Auswahl für zukünftige Transfermaßnahmen treffen zu können.
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Hybridprüfung im MINT-Bereich
Die Maßnahme begegnet der Herausforderung, Berechnungsaufgaben einer Klausur im MINT-Bereich effizient auszuwerten, indem papierbasierte Lösungen mit einer digitalen Ergebniseingabe kombiniert wer-den. Die Auswertung erfolgt automatisiert und wird bei Bedarf manuell nachkorrigiert. Das hybride Format ermöglicht eine Reduktion des Korrekturaufwands und eine didaktische Weiterentwicklung der Prüfungen.
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Multimodale Modellantworten als direktes Feedback bei der individuellen Unterrichtsvideoanalyse
Im Diskurs um Reformen in der Lehrkräftebildung wird der Forderung nach fundierten, berufspraktisch relevanten Kompetenzen u. a. mit dem Einsatz von Unterrichtsvideos begegnet. Dabei stellt sich nicht nur die Frage nach geeigneten Maßnahmen, um den Kompetenzerwerb auch im digitalen Raum bei der individuellen Videoanalyse zu begleiten, sondern es gilt auch zu untersuchen, welche Modalität diese Begleitmaßnahmen haben sollten, um für Studierende im Sinne der Cognitive Theory of Multimedia ansprechend und gut nutzbar zu sein. Es wurde eine Erhebung in einem videobasierten Online-Lernsetting durchgeführt, bei dem 137 Grundschullehramtsstudierende zwischen auditiven und transkribierten Modellantworten als direktes Feedback wählen konnten. Analog zur Feedbackmodalitätsforschung bestätigte sich das Audio als präferierte Modalität. Jedoch wurde ein einschränkender Reihenfolgeeffekt festgestellt. Erste Erklärungen, warum Studierende Audio oder Transkript präferieren, liefert eine Inhaltsanalyse.
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