Erfolgreicher Studieneinstieg mit LearnTeamCoaching
Der Übergang von der Schule zur Hochschule ist häufig problematisch, da sich Unterrichtsmethoden und Anforderungen unterscheiden. Dies trägt dazu bei, dass Studienanfänger häufig frustriert und überfordert sind. Das Projekt "ErstLTC" soll im ersten Studienjahr das Lernen mit Fokus auf die Mathematik unterstützen. "LearnTeamCoaching" (LTC) ist ein Format des Blended-learning, für das es an der htw saar erste Erfahrungen gibt. Um die Probleme in den Ingenieurwissenschaften anzugehen, soll dieses Konzept auf die Mathematik-Anfängervorlesungen übertragen werden. Das LTC eignet sich auch sehr gut für die Teilnahme von Schülern kurz vor dem Hochschulzugang, weshalb diese Gruppe zukünftiger Studierender ebenfalls angesprochen wird. LTC gestattet, Dank modernen Medien, auch eine Teilnahme fern ab der Hochschule. Im Projekt ErstLTC werden folgende Ziele angestrebt: - Steigerung der Motivation, Verbesserung des Lernverhaltens und Stärkung des kontinuierlichen Lernens - Bessere Studienerfolge und geringere Abbruchquoten im Ingenieursbereich - Steigerung der Kompetenzen der Studierenden in der Wissensanwendung - Anwendung moderner didaktischer Methoden und verbesserte Lehre und Wissensvermittlung - Steigerung der Attraktivität eines Ingenieursstudiums - Besser abgestimmter Übergang von Schule zur Hochschule
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COMPASS: Stärkung des selbstgesteuerten Lernens von Studierenden
Die Kompetenz von Studierenden in selbstgesteuertem Lernen spielt eine Schlüsselrolle im Gelingen von kompetenz-basierter Studiengänge vieler Fächer, wird aber häufig nicht ausreichend und explizit adressiert. Mit dem Modellstudiengang Medizin (MSM) wurde an der Charité Berlin ein integrierter kompetenzbasierter Studiengang eingeführt. Trotz erfolgreicher curricular-struktureller Implementation, bleibt eine zentrale Herausforderung, dass der Grad des selbstgesteuerten Lernens der Studierenden deutlich hinter den Anforderungen zurückbleibt. Ziel des COMPASS Projektes ist es, die Kompetenz zum selbstgesteuerten Lernen der Studierenden im MSM zu stärken. Dazu soll ein aufeinander abgestimmtes Bündel von 4 Maßnahmen umgesetzt werden, die auf einem Just-in-Time-Learning-Konzept und studentischer Co-Produktion beruhen: I. Die Inhalte zum selbstgesteuerten Lernen werden anhand eines Person-Prozess-Kontext-Rahmenwerks mit Infografiken als Startpunkt und digitalen Vertiefungsmodulen ausgearbeitet. II. Die Inhalte werden den Studierenden als mobile, multifunktionale Web-App zur Verfügung gestellt. III. Didaktische Einführungs- und Aufbauworkshops flankieren die Implementation. IV. Die Projektumsetzung wird durch eine agile Projektkoordination mit kontinuierlicher Qualitätssicherung gewährleistet. Ergebnisse des COMPASS Projektes können über den MSM hinaus von anderen medizinischen und gesundheitswissenschaftlichen Studiengängen genutzt werden
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Just-in-Time-Teaching JiTT & Peer Instruction PI
Peer Instruction (PI) ist eine studierendenzentrierte, aktivierende Lehrmethode, die den Erwerb von Konzeptverständnissen fördert und gleichzeitig ein formatives Assessment darstellt. Studierende erklären sich gegenseitig konzeptionelle Zusammenhänge und lernen dabei auch die fachliche Diskussion. Für einen sinnvollen Einsatz der Methode muss zum einen auf Vorwissen aufgebaut werden können, zum anderen muss die erforderliche Zeit im Unterricht zur Verfügung stehen. Beides wird durch Just-in-Time-Teaching (JiTT) erreicht. Dabei handelt es sich um eine studentische Unterrichtsvorbereitung, die eine Passung des Lernprozesses auf das individuelle Vorwissen ermöglicht. Ein digitales Quiz wird als formatives Assessment vor der Lehrveranstaltung durchgeführt. Dies dient zum einen der Selbsteinschätzung der Studierenden, zum anderen erhalten die Lehrenden vor dem Unterricht einen Einblick in die studentischen Schwierigkeiten und können so „just in time“ ihren Unterricht anpassen.
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GenAI-Chatbots as Debriefers: Investigating the Role Conformity and Learner Interaction in Counseling Training
Debriefing is essential for the effectiveness of simulation-based training but is generally considered resource-intensive. Generative Artificial Intelligence (GenAI)-based debriefing can be an alternative to human debriefers. However, there is no research yet whether GenAI chatbots can take up this role and how learners react to them. This paper presents a qualitative analysis of a debriefing following a counseling training conducted in Virtual Reality (VR) with the support of a GenAI chatbot. The debriefing helped students to analyze their experiences and application of consulting techniques. The analysis of the chatlogs (n = 22) are focused on the role conformity of the bot and the students’ ability to reflect their behavior within VR. The results revealed the chatbot’s strong role conformity but also its tendency for overly complimentary answers. However, this bias does not seem to influence students’ self-reflection. Instead, they maintained a self-critical attitude. Future research on AI-assisted debriefing could expand on these findings in related areas.
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