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Studierendenzentriert | kollaborativ | innovativ Lehren und Lernen an der Universität Bremen

Die pandemiebedingten Entwicklungen werden zu einer Initialzündung für einen Change-Prozess in der Lehre zu stärkerer Studierendenzentrierung und zu kollaborativen und innovativen Lehr- und Lernformen. Mit dem Projekt werden digitale Lehr-, Lern- und Prüfungsszenarien in den Studiengängen lernzielorientiert curricular verankert und didaktische, organisatorische und technische Unterstützungsstrukturen weiterentwickelt. Lehrende und Studierende erhalten Angebote zum Ausbau ihrer Medien- und Digitalisierungskompetenzen und ein digital gestütztes Wissensmanagement wird etabliert. Die Universität bezieht dabei Erfahrungen aus früheren Projekten, im e-learning und Evaluationen der Corona-Semester mit ein. Die Maßnahmen setzen bei den übergreifenden technischen Desideraten und bei der studiengangsspezifischen Entwicklung an. Freiräume für die methodisch-didaktische und technische Umgestaltung von Modulen sowie professionelle Unterstützung bei den konzeptionellen Vorarbeiten und in der Umsetzung sind wegweisend für eine nachhaltige innovationsfreundliche Kultur in der Lehre. Das Projekt ist daher eingebettet in langfristige strategische Planungen und legt den Grundstein für die Bündelung der lehrbezogenen Unterstützungsstrukturen.

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Maßnahmen zu diesem Projekt
  • Maßnahme 100502
    Maßnahme

    "Mensch was brauchst Du?" - ein Lernspiel

    „Mensch, was brauchst du?“ ist ein Spiel zum Austausch über Lernbedürfnisse, das auf der Spielmechanik des bekannten Gesellschaftsspiels „Mensch ärgere dich nicht!“ basiert. Es regt Studierende durch Spielimpulse dazu an, ihre individuellen Lernbedürfnisse zu reflektieren, zu formulieren und anonymisiert für Lehrende sichtbar zu machen. Durch die strukturierte, spielerische Interaktion gehen die Studierenden ihren Lernbedürfnissen auf den Grund und erfahren zudem, wie unterschiedlich diese sein können. Gleichzeitig baut das Spiel aufgrund seines spielerischen Zugangs Barrieren ab, die Studierende durch Hierarchien im Hochschulsystem oft daran hindern, offen zu äußern, was sie als Einzelpersonen beim Lernen unterstützen würde. Lehrende ergeben sich daraus authentische, nachvollziehbare Einblicke in die Vielfalt der Lernbedarfe. Die Ergebnisse bieten konkrete Anknüpfungspunkte für einen dialogischen Austausch und unterstützen die Entwicklung von studierendenorientierten Lehre.

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Projekt 101343
Projekt

KI-basiertes ePortfolio für Medizinstudierende

In der Studieneingangsphase stellen physikalische Inhalte Medizinstudierende vor große Herausforderungen. Gleichzeitig erhalten die Studierenden nur begrenzt Rückmeldung über ihren Lernfortschritt. Im Projekt AI4MED wird ein KI-basiertes, individualisiertes ePortfolio entwickelt, das Studierende der Tier-, Zahn- und Humanmedizin während der Physikvorlesungen und -praktika durch die Bereitstellung von wöchentlichen Kurztests und einem daran anschließenden KI-basierten Feedback begleitet. Inhalte und Format der Kurztests und des Feedbacks werden von einem Expert*innengremium bestehend aus Physikdidaktiker*innen, Medizindidaktiker*innen sowie Dozierenden der Medizinischen Physik und der Fachschaft der Medizinischen Fakultät entworfen. Das Feedback besteht aus einer gezielten Rückmeldung zu den Antworten sowie einer individuellen Liste mit konkreten Lernempfehlungen für den persönlichen Lernfortschritt. Damit erhalten Medizinstudierende eine regelmäßige und individuelle Rückmeldung über ihren Lernfortschritt und können somit ihren Lernstand bis zur Klausur nachverfolgen und verbessern. Anschließend unterstützt das ePortfolio in Kombination mit einer adressatengerechten Extended Reality (XR)-Umgebung die Studierenden in den physikalischen Laborpraktika. Unter Berücksichtigung der Fähigkeiten der Lernenden sowie ihrer Lernprozesse werden individualisierte XR-Visualisierungen zur Förderung experimenteller Kompetenzen und des Konzeptverständnisses physikalischer Inhalte angeboten.

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Maßnahme 100658
Maßnahme

Learning Analytics

Übergeordnetes Feedback für das Studierverhalten mit Hilfe von „Learning Analytics“ unterstützt die Studierenden in ihrem Lernverhalten. Dabei werden die Datenspuren der Studierenden in Moodle mit Zusatzdaten ergänzt und mit Hilfe von selbstprogrammierten KI-Modellen mit Vorgängerkohorten verglichen und Prognosen auf das Bestehen der Prüfung gemacht, sowie aufgrund der persönlichen Datensituation individuelle Tipps zum Wiederholen und Lernen gegeben. Der Maßnahme liegt ein robustes Datenschutzkonzept für die Verarbeitung der persönlichen Daten der Studierenden zugrunde.

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Publikation 100119

„Digitalisierung in Disziplinen Partizipativ umsetzen: Competencies Connected“ : Einblick in den Schwerpunkt „Didaktik in (teil-)digitalisierten Werkstätten und Laboren“.

[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]

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