
Smart Sustainability Simulation Game
Durch den technologischen Wandel und die zunehmende Bedeutung von Data Analytics und KI, wird das Anforderungsprofil von Unternehmen an Absolvent:innen als Fach- und Führungskräfte zunehmend interdisziplinär. Das Smart Sustainability Simulation Game (S3G) bereitet Studierende auf genau dieses Anforderungsprofil vor, indem es techno-ökonomische Kompetenzen im Kontext der Digitalisierung und Transformation industrieller Wertschöpfungsketten hin zu ökonomischer, ökologischer und sozialer Nachhaltigkeit vermittelt. S3G wird als ein interaktives Planspiel mit Teamarbeit, Gamification- und Wettbewerbselementen konzipiert, im Rahmen dessen Studierende in berufsfeldbezogene Rollen schlüpfen und authentische Anforderungssituationen bewältigen. Dabei durchlaufen sie Stufen einer Kreislaufwirtschaft (z.B. Rohstoffgewinnung, Produktion, Handel, Konsum/Nutzung, Recycling/Reuse). Auf jeder Stufe finden sie Aufgaben vor, für die sie im Sinne des problembasierten Lernens Lösungen erarbeiten. Sie müssen Entscheidungen über geeignete Maßnahmen treffen, im Spiel umsetzen und reflektieren. Insgesamt schafft S3G ein interdisziplinäres Angebot für projektbasiertes Lernen, welches selbstgesteuertes und aktives Lernen fördert.
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Data Literacy am Beispiel Pflanzengenomik
Am Beispiel einer Pflanzengenomsequenzierung sollen Arbeitsschritte eines realen Projektes von den Studierenden geplant und praktisch durchgeführt werden. Das Projekt beginnt mit der Beachtung rechtlicher Vorgaben wie dem Nagoya-Protokoll bei der Probenauswahl. Anschließend werden die Studierenden ihre Arbeitsschritte im Labor planen, um hochmolekulare DNA zu extrahieren und eine Sequenzierung per Nanopore-Technologie (MinION) durchzuführen. Alle Arbeitsschritte werden in einem digitalen Laborbuch dokumentiert. Dabei sollen die Studierenden gegenseitig ihre Dokumentation überprüfen und Vorschläge für Verbesserungen machen (peer-review). Für die Analysen der erzeugten Datensätze soll eine Cloud-basierte Lösung verwendet werden, um aktuelle Entwicklungen in der Bioinformatik aufzuzeigen. Die Studierenden werden verlässliche Backuplösungen kennenlernen, um einen Verlust der Datensätze zu vermeiden. Für eine spätere Veröffentlichung ist eine genaue Beschreibung des Sequenzierprozesses notwendig. In diesem Kontext sollen die Studierenden das Konzept von FAIR (Findable Accessible Interoperable Reuseable) data verinnerlichen. Als Abschluss der Veranstaltung sollen die Studierenden ihre Ergebnisse vor einem internationalen Publikum im Rahmen einer selbstorganisierten Online-Konferenz präsentieren.
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Unterrichtsvideos interaktiv aufbereiten
Die Analyse von Unterrichtsvideos erweist sich im Rahmen der Lehrkräfteprofessionalisierung als vielversprechend, gilt jedoch nicht per se als wirkungsvoll. Unterrichtsvideos müssen so aufbereitet werden, dass insbesondere Studienanfänger:innen systematisch angeleitet werden und so einen nachhaltigen Lerneffekt erzielen können. Im Projekt wurden Unterrichtsvideos ausgewählt, in denen beobachtet werden kann, wie eine Lehrkraft konstruktiv oder weniger konstruktiv mit Leistungsheterogenität umgeht. Es wurden relevante Szenen ausgewählt und in kurze Videosegmente unterteilt. Zu diesen Segmenten wurden Beobachtungsfragen formuliert, die sich an den Subprozessen der professionellen Wahrnehmung orientieren. Nach der Bearbeitung der Beobachtungsfragen können Studierende auf einen Sprachkommentar der Dozierenden zurückgreifen, der als Modellantwort dient. Evaluationen zeigen, dass insbesondere der Sprachkommentar sehr positiv von den Studierenden aufgenommen wird.
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Wer redet da mit mir? Studentische Kommunikation in der Online-Lehre
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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