Steigerung der Kompetenzorientierung im digitalen Lehren und Lernen: Peer Training, Future Skills, E-Assessment
Durch die Digitalisierung der Lern- und Arbeitswelt entstehen neue Ansprüche an die Studierenden. Zur Sicherung des Studienerfolgs sollen Studierende begleitet werden durch: a) Peer-Training zur Entwicklung von Future Skills Basierend auf einem bereits in einem Studiengang erfolgreichen Peer-Training-Ansatz sollen hochschulweit Schlüsselkompetenzen insbesondere zur Selbstorganisation, Lernen, persönliche Gesunderhaltung, Umgang mit digitalen Anforderungen im Peer-Training-Ansatz vermittelt werden. Maßnahmen: Konzeption und Realisierung eines Lehrangebotes zum Erwerb wesentlicher Future Skills im Peer-Training Format: Konzepterweiterung auf gesamte Hochschule, Umsetzung, Evaluation. b) Kompetenzentwicklung und Lernreflexion durch E-Assessment Studienbegleitend sowie summativ sollen kompetenzorientierte digitale (Zwischen)- Prüfungsmöglichkeiten geschaffen werden, die bedarfsgerecht frühzeitig Feedback zum Lernprozess geben. Im Sinne des Constructive Alignments soll bei deren Gestaltung der Erwerb der vorgesehenen Kompetenzen im Vordergrund stehen. Maßnahmen: Ausbau der digitalen Prüfungsmöglichkeiten (Infrastruktur, Software, rechtliche und organisatorische Rahmenbedingungen, Prüfungsdidaktik, Erprobung).
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Querschnitt12 - Kompetenz interfakultär!
Komplementäre und Alternative Medizin (KAM) hat in unserer Gesellschaft eine weite Verbreitung. Die geringe Gesundheitskompetenz in der Bevölkerung und damit hohe Anfälligkeit breiter, auch gebildeter Teile der Bevölkerung für Alternative Medizin wird zu einem zunehmenden Problem in der Versorgung, mit dem Ärzte und andere Fachberufe immer mehr konfrontiert werden. KAM eignet sich in besonderer Weise, Studierende der Medizin mit den Aufgaben, Kenntnissen und Fähigkeiten anderer Berufsgruppen vertraut zu machen. Interdisziplinäre und multiprofessionelle Kommunikation und Diskussion sowie die Entwicklung gemeinsamer Behandlungsstrategien können hier an konkreten Krankheitsbildern gelernt werden. Studierende der Medizin, Psychologie, Pharmazie, Ernährungs- und Kommunikationswissenschaften sowie Medizinethik sollen in Fallkonferenzen in Teams Aufgabenstellungen in Form von Praxisbeispielen bearbeiten. Die konstruierten Fallbeispiele beginnen mit einem einfachen Szenario, das dann durch unterschiedliche Ergänzungen komplexer gestaltet werden kann, indem einmal die medizinische Situation ausgestaltet wird (z.B. Komplikationen oder Komorbiditäten) oder psychologische, soziale und ethische Aspekte hinzukommen. Zum Erwerb des notwendigen Wissens und der Kenntnisse und Fähigkeiten wird ein Depositorium von Wissens-Nuggets zu KAM für die verschiedenen Fächer entwickelt. Bildungstechnologien unterstützen darüber hinaus das fakultäts- und fächerübergreifende Lehr-/Lernszenario.
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Erstellung eines Escapespiels für die Vorlesung[.]
Erstellung eines Escapespiels für die Vorlesung Allgemeine Chemie Wir haben für das Escapespiel Rätsel & eine Story konzipiert. Diese haben wir dann in Moodle und H5P realisiert. Anschließend haben wir das Spiel mit KollegInnen und Studierenden getestet. Das erhaltene Feedback haben wir direkt ins Spiel eingebaut. Jedes Foto, Video oder andere Medien haben wir selber erstellt, um das Spiel anschließend als OER zur Verfügung stellen zu können. [Anm. StIL: Diese Maßnahme wurde in einer Vorgängerversion der Abfrage dokumentiert. Bei der Übertragung auf das aktuelle Format kann es vorkommen, dass die Antworten nicht hundertprozentig zur Frage passen.]
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KI-unterstützte Programmierung mittels ergebniszentrierter Fehlerklassifikation. Potenziale zur Schaffung neuer Lernräume
Programmierkenntnisse gewinnen in technischen Studiengängen zunehmend an Bedeutung. Jedoch stehen in Programmierübungen häufig zu wenige Tutor:innen zur Verfügung, die die Studierenden beim Lösen der Programmieraufgaben unterstützen. Deshalb wird ein KI-System entwickelt, das die Studierenden jederzeit und individuell beim Lösen der Programmierübungen unterstützt. Im Gegensatz zu klassischen Ansätzen analysiert das KI-System nicht den programmierten Code, sondern fokussiert sich auf die Zwischen- und Endergebnisse (z. B. erzeugte Daten, Plots). Anhand dieser gibt das KI-System Hinweise und Erklärungen, um das selbstständige Arbeiten und kritische Denken ohne Musterlösung zu fördern. Ein erster Prototyp wurde im Rahmen einer Programmierübung eingesetzt und mit positiver Resonanz evaluiert.
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