FAUstairs
Das Projekt FAUstairs (Formative Assessment for Universities: Strategic Application of Innovative Methods to Raise Study Success Rates) zielt darauf ab, den Studienerfolg durch innovative Assessmentmethoden und eine neue, auf Lern- und Fachkompetenzen ausgerichtete Lehrarchitektur gezielt zu fördern. KI-gestützte formative und summative Assessments unterstützen Studierende systematisch beim Kompetenzaufbau. Ein datenschutzkonformes Monitoring-System analysiert das Lernverhalten und ermöglicht didaktische Anpassungen durch Lehrende. Die Studierenden erhalten gezielt Rückmeldungen, die ihr fachliches Verständnis vertiefen und individuelle Fortschritte fördern. Ergänzend dazu werden die entwickelten Maßnahmen in die Studiengänge und damit in die Lehrarchitektur der FAU integriert.FAUstairs stützt sich auf drei Säulen: 1) didaktische Innovation durch ein Assessmentlab zur Entwicklung neuer Formate, 2) technische Innovation mittels KI-gestützter Digital Twins zur Datenerfassung, und 3) die Integration der neuen Lehrarchitektur in die Universitätsstrukturen und das IT-Ökosystem. Das Projekt identifiziert Handlungsfelder, erarbeitet gemeinsam mit allen Statusgruppen Lösungen und evaluiert den Erfolg laufend anhand von Studienerfolgsquoten und anderen Parametern.
Auf einen Blick
Ausführliche Beschreibung
Die Steigerung von Studienerfolg ist das Ziel des Projekts FAUstairs (Formative Assessment for Universities: Strategic Application of Innovative Methods to Raise Study Success Rates). Die neue Lehrarchitektur, die im Rahmen des Projekts entwickelt und implementiert wird, nimmt die Förderung von Lern- und Fachkompetenzen in den Fokus, die zentrale Bestandteile der FAU-internen Definition von Studienerfolg sind. Innovative und KI-gestützte formative und summative Assessments sollen Studierende im Aufbau dieser Kompetenzen unterstützen. Zudem wird durch eine datenbasierte Modellierung der FAU-Studiengänge ein datenschutzkonformes Monitoring-System entwickelt, das eine Analyse des Lernverhaltens der Studierenden ermöglicht und so didaktisch passende Reaktionen seitens der Lehrenden oder der Lernumgebung erleichtert. Didaktische und technische Innovationen greifen dabei ineinander, um ein ganzheitliches, kompetenzorientiertes Lehr- und Lernumfeld zu schaffen.
Ein wesentlicher Baustein der FAUstairs Lehrarchitektur ist das formative Assessment, das gezielte Rückmeldungen an die Studierenden im Studien- und Veranstaltungsverlauf ermöglicht. Diese Rückmeldungen unterstützen die Studierenden dabei, ihr fachliches Verständnis zu vertiefen und ihre Fähigkeiten gezielt weiterzuentwickeln. Durch kontinuierliches Feedback und Reflexion des eigenen Lernprozesses wird der Kompetenzerwerb gefördert, wobei der Lernprozess selbst – sowohl in Bezug auf die Selbststeuerung der Lernenden als auch auf die adaptive Anpassung der Lehre durch die Lehrenden – verstärkt in den Mittelpunkt rückt.
FAUstairs hat die Ambition, den erheblichen Innovationsbedarf im Assessment-Bereich auf allen Ebenen aufzuzeigen, vorhandene Handlungsspielräume auszuschöpfen, potenzielle Herausforderungen zu identifizieren und gemeinsam mit relevanten Akteuren, nebst dem Bayerischen Staatsministerium für Wissenschaft und Kunst, Lösungen zu erarbeiten. Der Erfolg des Projekts wird kontinuierlich anhand verschiedener Parameter, insbesondere der Studienerfolgsquoten, überwacht und evaluiert.
Kontakt
Das könnte Sie auch interessieren
Augmented Reality Flow
Im Rahmen des Projekts wird für Studierende eine Augmented Reality (AR) Flow App zur Durchführung virtueller Strömungsversuche auf einem Smartphone oder Tablet entwickelt und evaluiert. Die Versuche werden in einem Laborskript beschrieben. App und Laborskript bilden zusammen eine interaktive Lernumgebung zum besseren Begreifen der Strömungsmechanik. Die Verknüpfung zwischen dem Laborskript und der AR Flow App wird z.B. über QR-Codes hergestellt. Die Studierenden können die App für die selbständige Durchführung von virtuellen Versuchen auch außerhalb der Universität, in sogenannten HomeLabs, verwenden. Die Labore werden damit leicht zugänglich und eine Visualisierung der im realen Experiment gewöhnlich unsichtbaren und schwer verständlichen Effekte der Strömungsmechanik wird ermöglicht.
Projekt anzeigen
Lernfeedback durch Kontrafaktische Erklärungen
Die Maßnahme adressiert die Herausforderung, dass Lernende in digitalen Lernumgebungen stark hetero-gen in ihren selbstregulierten Lernfähigkeiten (SRL) sind und herkömmliches Feedback diese Unterschiede nicht berücksichtigt. Auf Basis der SRL-Theorie wurden Anforderungen an personalisiertes Feedback abge-leitet und mit Verfahren des Maschinellen Lernens sowie Erklärbare KI (XAI) umgesetzt. Dadurch konnten Lernverhalten und individuelle Charakteristika von Studierenden erfasst und mittels kontrafaktischer Er-klärungen in handlungsleitendes Feedback übersetzt werden. Eine universitäre Lehrveranstaltung diente als Testfeld, in dem signifikante Verbesserungen bei Plattformnutzung und Prüfungsergebnissen nachge-wiesen wurden.
Maßnahme anzeigen
Using digital technology to promote higher education learning: The importance of different learning activities and their relations to learning outcomes
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
Publikation anzeigen