Literaturgeschichte(n) erarbeiten - Gemeinsam im Digitalen
Ziel des Projektes ist es, für vier literaturgeschichtliche Zeiträume (1100-1600, 1600- 1800, 1800-1900, 1900-2000) je eine Lerneinheit im Umfang eines Seminars zu konzipieren und in eine digitale Lernumgebung zu transformieren, in der Studierende gemeinschaftlich arbeiten. Für diese Segmentierungen lassen sich signifikante Veränderungen in der Literatur erkennen und beschreiben. Erreicht werden soll keine enzyklopädische Übersicht über die deutschsprachige Literaturgeschichte, vielmehr sollen Studierende am Material handlungsorientiert die Erfahrung literaturhistoriographischen Arbeitens machen und sich substantielle Kenntnisse der Literaturgeschichte, aber auch des disziplinären Arbeitens gemeinsam aneignen. Wir reagieren damit auf die beschriebenen zentralen Herausforderungen in unseren Studiengängen und adressieren den gestiegenen Bedarf an der Ausbildung von Selbststeuerungskompetenzen. Denn unsere digitalen Vermittlungsmethoden bieten anleitende Orientierung und fordern studierendenzentriertes Lernen ein. Wir bauen mit dem Projekt auf Erfahrungen auf, die wir aus den Ergebnissen der Evaluation eines zuvor durchgeführten Pilotprojekts um. Alle Kurse werden als OER angeboten. Dafür entwickeln wir eine interaktive und kollaborative Lernumgebung im LMS Moodle.
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Adaptive digitale Lernräume
Das Potential digitaler Hochschullehre wird aktuell noch nicht ausgeschöpft. Anknüpfend daran wurde die Idee der adaptiven digitalen Lernräume (kurz AdLer) entwickelt. AdLer ist geplant als frei verfügbares Instrument, mit welchem Lehrende mit einem einfachen Autorentool vernetzte virtuelle Lernräume mit 2D- und 3D-immersiver Visualisierung erstellen und in ihrer Lehre in unterschiedlichen Formen (z.B. in einem Blended-Learning-Format) einsetzen können. AdLer, welches als eigenständige Anwendung oder integriert in bestehenden Learning-Management-Systemen verwendet werden kann,unterstützt nicht nur die Lehrenden bei der Konzeption und bei didaktischen Fragestellungen, sondern rückt die Studierenden aktiv in den Mittelpunkt und stellt eine anregende Lernumgebung bereit, welche die Motivation der Studierenden anspricht und individuelles, adaptives Lernen ermöglicht. Das interdisziplinäre Team der Antragsteller:innen mit pädagogischer, mediendidaktischer und technischer Expertise, hat sich zum Ziel gesetzt, das Tool basierend auf aktuellen Forschungserkenntnissen zu entwickeln, in verschiedenen Kontexten in der Hochschullehre zu integrieren und allen Hochschullehrenden fach- und institutionsübergreifend zur Verfügung zu stellen.
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Mediale Unterstützung und interaktive Elemente
Wir haben unsere Materialien um anschauliche Visualisierungen, eingebettete Videos und interaktive Code-Beispiele ergänzt, um einerseits Aufmerksamkeit sinnvoll zu bündeln und andererseits die bestehende Komplexität moderner Bildungsherausforderungen medial angemessen abzubilden. Diese mediale Vielfalt erleichtert die individuelle Erschließung des Lernstoffs und fördert aktives, selbstgesteuertes Lernen. Eingesetzt wurden diese Elemente besonders im Kontext eines Online-Tutorials zur Erstellung von Open Educational Resources (OER) für die Hochschullehre und Kursen zu Digital Literacy und Python for Psychologists.
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Künstliche Intelligenz im Peer-Mentoring: Reflexionen zur Förderung digitaler Future Skills im Studiengang Soziale Arbeit.
Im Projekt digi.peer wird untersucht, wie KI-gestütztes Arbeiten zur Förderung digitaler Schlüsselkompetenzen bei Studierenden der Sozialen Arbeit beitragen kann. Im Zentrum stehen didaktisch gerahmte Lernformate, die generative KI in die Arbeitsprozesse integrieren, um die Anwendungskompetenz zu stärken. Ziel ist eine reflexive KI-Bildung, die Studierende auf die digitale Arbeitswelt vorbereitet. Neben methodischer Innovation werden rechtliche Rahmenbedingungen und ethische Fragen thematisiert. Das ergänzende Zertifikatsprogramm digi.peer+ sowie das Projekt KISS (KI-Kompetenzen bei Studierenden stärken) erweitern dieses Angebot. Herausforderungen zeigen sich in häufig noch unklaren Richtlinien sowie heterogenen Vorkenntnissen der Studierenden und verdeutlichen die Notwendigkeit, Künstliche Intelligenz reflektiert und verantwortungsvoll in die Hochschullehre zu integrieren.
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