Hybridlehre Computational Social Science
Ziel ist eine hybride Lehr-Lern-Umgebung für Studierende und Lehrende der Sozialwissenschaften zur nachhaltigen Etablierung moderner Methodenkenntnisse. Die Sozialwissenschaften sehen sich aufgrund eines paradigmatischen Wandels, wonach ihre Untersuchungsgegenstände besonders stark von der Digitalisierung betroffen sind, gezwungen, ihr Methodenrepertoire um informatisch geprägte Verfahren zu erweitern (Computational Social Science). Dieser Wandel schlägt sich besonders in der Lehre nieder, nicht zuletzt, weil sich viele Studierende sowie Vertreter:innen aus Mittelbau und Professorium mit diesem Umstieg schwer tun. Um dem zu begegnen, soll eine nachhaltige Hybridlösung entstehen, die didaktische Konzepte des Selbstlernens, des begleiteten Unterrichts und studentischer Lehre kombiniert. Geplant ist (1) eine studentisch gewartete Online-Plattform mit Lehr- und Lernmaterialien, (2) umfangreiche Angebote der Inhaltsvermittlung durch Studierende und Lehrende sowie (3) die Einrichtung und Institutionalisierung einer niederschwelligen Helpdesk-Stelle. So soll unterschiedlichen Vorkenntnissen, Ressourcen und Lerntempi Rechnung getragen werden.
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Lehr- und Lernassistenzsystem für Studienerfolg
Mit dem übergeordneten Ziel der Erhöhung des Studienerfolgs soll aus Sicht der Verbundhochschulen der sich stetig verändernden Bildungslandschaft mit zwei maßgeblichen Shifts begegnet werden: Empowerment von Studierenden durch KI-unterstützte persönliche Ansprache, individuelle Reflexionsanlässe, regelmäßiges qualitatives Feedback zur Kompetenzentwicklung und zum Lernprozess sowie fortlaufende Motivation; Weiterentwicklung der Coaching-Rolle von Lehrenden hin zu einem akademischen Mentoring, das durch die Tool-Unterstützung eine wesentlich stärkere Interaktion mit Studierenden und individuelle Begleitung studentischen Lernens auch in Selbstlernphasen umfasst. Ziel des Projekts ist die Entwicklung und Integration eines KI-gestützten Lehr- und Lernassistenzsystems (LernKI). Es reflektiert die Notwendigkeit, Lehre in einer zunehmend KI-geprägten Welt zu transformieren, und berücksichtigt die sich verändernden Lerngewohnheiten der Studierenden. Die Ergänzung des Lehr-Lernprozesses um eine proaktive, digitale Coachingfunktion bedeutet einen strukturellen Wandel: Die Beziehung der Lehrenden und Studierenden wird ergänzt um eine beidseitig unterstützende, technisch simulierte Entität ("Third Educator"), die ein komplementäres Lehr-Lern-Szenario schafft. Damit gehen nachhaltige strukturelle und personenbezogene Haltungsänderungen einher, die einen tiefgreifenden Wandel bedeuten, dessen Initiierung und Begleitung essenzieller Bestandteil des Vorhabens ist.
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Fallstudienkurs Controlling Analytics Challenge
Studierende werden in die Programmiersprache R eingeführt und lernen anhand von Lernvideos und praktischen Übungen in einer Cloud-Umgebung Grundlagen und vertiefende Inhalte von Data Analytics mit Controlling-Bezug, etwa zur Regression oder Klassifikation. Die selbstständige Bearbeitung praxisnaher Fallstudien wird durch Online-Coachings begleitet. Ein entweder studentisches oder KI-gestütztes Peer Review ermöglicht den Studierenden eine Qualitätsverbesserung und simuliert zugleich den Begutachtungsprozess wissenschaftlicher Veröffentlichungen. Abschließend erstellen die Studierenden Präsentationen zu ihren Fallstudien und reichen diese als Video ein. Eine Jury aus Kursbetreuern und Unternehmensvertretern als Kooperationspartner wählen daraus die drei besten Teams aus, die in einer Abschlussveranstaltung in einem Wettbewerbsformat ihre Lösungen vorstellen und verteidigen. Die Jury zeichnet daraus unter Einbezug eines Studierenden-Votings die überzeugendste Lösung mit einem Preis aus.
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Open Music Academy
Lemma ›Open Music Academy‹, in: Wikipedia – Die freie Enzyklopädie, https://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Open_Music_Academy
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