Physik.SMART
Experimente in der Physiklehre zielen auf die Förderung des Verständnisses physikalischer Zusammenhänge und das Erlernen naturwissenschaftlicher Methoden. An Hochschulen werden die theoretische Lehre in Vorlesungen und die praktische Anwendung jedoch aufgrund des logistischen Aufwands physikalischer Praktika zeitlich deutlich getrennt und auf starre Versuchsabläufe beschränkt. Dies soll im Projekt Physik.SMART durch den Einsatz von Smartphone-Sensoren mit der an der RWTH Aachen entwickelten App "phyphox" überwunden werden. Exemplarisch werden dazu an der RWTH Aachen sowie der FH Aachen für verschiedene Zielgruppen die typischen vorlesungsbegleitenden Übungen durch experimentelle Aufgaben ergänzt, bei denen ausgenutzt wird, dass nahezu alle Studierende über Messgeräte in Form der Sensoren ihrer Smartphones verfügen. Hierzu werden offene Arbeitsmaterialien erstellt, einfache und kostengünstige Materialsets mit beispielsweise Maßbändern oder Schnüren zusammengestellt und günstige ergänzende Sensoren für vom Smartphone nicht bereitgestellte Messgrößen entwickelt. Dies erlaubt experimentelle Aufgaben ohne den Aufwand eines traditionellen Praktikums und somit den direkten Bezug zu den Vorlesungsinhalten, wodurch die klassische Physiklehre grundlegend innoviert wird.
Auf einen Blick
Kontakt
Das könnte Sie auch interessieren
STACK Net - Unterstützung der deutschlandweiten Netzwerkarbeit und Qualitätssicherung auf dem Gebiet digitaler Aufgaben basierend auf STACK
Was vor einigen Jahren als Vision für die Lehre galt, ist dank einer weltweiten EntwicklerInnen-Community für digitale Aufgaben basierend auf dem Open Source E-Assessment-System STACK heute in allen WiMINT-Fächern möglich: Beliebig häufiges Üben dank Randomisierung, Darstellungsvernetzung durch dynamische Geometrie, individuelle Lernpfade durch adaptive Aufgabensteuerung, Learning Analytics für Just-in-Time Teaching. Die deutsche STACK-Community ist jedoch nicht systematisch organisiert und es gibt keine einheitlichen Qualitätsstandards für digitale Aufgaben. Aufbauend auf dem bestehenden STACK Net soll das Projekt einen Beitrag leisten (1) die deutsche STACK-Community durch eine Koordinierungs- und QM-Stelle besser zu vernetzen, so dass (2) ein kontinuierlicher Informationsfluss über (inter)nationale Aktivitäten erfolgt, was (3) durch den ersten deutschen STACK-Newsletter realisiert wird sowie einer Homepage, die zudem (4) eine Anlaufstelle für Interessierte bildet zur Einführung von STACK an der eigenen Hochschule, der Beschaffung von STACK-Aufgaben für die eigene Lehre, dem Austausch zwischen STACK-Usern aller Fächer und (5) eine QM-Dokumentation bestehender Aufgaben aufnimmt.
Projekt anzeigen
Fallstudienkurs Controlling Analytics Challenge
Studierende werden in die Programmiersprache R eingeführt und lernen anhand von Lernvideos und praktischen Übungen in einer Cloud-Umgebung Grundlagen und vertiefende Inhalte von Data Analytics mit Controlling-Bezug, etwa zur Regression oder Klassifikation. Die selbstständige Bearbeitung praxisnaher Fallstudien wird durch Online-Coachings begleitet. Ein entweder studentisches oder KI-gestütztes Peer Review ermöglicht den Studierenden eine Qualitätsverbesserung und simuliert zugleich den Begutachtungsprozess wissenschaftlicher Veröffentlichungen. Abschließend erstellen die Studierenden Präsentationen zu ihren Fallstudien und reichen diese als Video ein. Eine Jury aus Kursbetreuern und Unternehmensvertretern als Kooperationspartner wählen daraus die drei besten Teams aus, die in einer Abschlussveranstaltung in einem Wettbewerbsformat ihre Lösungen vorstellen und verteidigen. Die Jury zeichnet daraus unter Einbezug eines Studierenden-Votings die überzeugendste Lösung mit einem Preis aus.
Maßnahme anzeigen
Enhancing Student-Centered Learning Environments: A Data-Driven Approach to Hybrid Lecture Room Classification and Resource Allocation
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
Publikation anzeigen