Marburger Lehrlabore: Mutig - Agil - Reflexiv
MAR|Labs zielt darauf, Verfahren und Prozesse in der Lehre der Philipps-Universität Marburg zu etablieren, die es ermöglichen, flexibel und Relevanz setzend auf Veränderungen, Disruptionen und Anforderungen zu reagieren. Damit sind gesellschaftliche Herausforderungen ebenso adressiert wie technologische Veränderungen. Eine nachhaltige Lehrarchitektur, die Potentiale dieser Veränderungen nutzbar macht, muss agil und reflexiv sein. Sie setzt den Mut voraus, mit neuen Entwicklungen neue Wege zu gehen und diese zur Grundlage von Anpassungen in der Architektur werden zu lassen. MAR|Labs erzielt dabei zwei wesentliche Effekte: In Pilotbereichen auf Fach-, Studiengangs- und Modulebene werden Lehrende und Studierende Lehrkonzepte in einem agilen und iterativen Vorgehen entwickeln, implementieren, überprüfen und weiterentwickeln. Zugleich schaffen sie damit die Grundlagen für neue Lehrentwicklungsprozesse und -standards an der Gesamtuniversität. Dieser Wandel von Prozessen geht, so erwarten wir, einher mit einem Wandel im Selbstverständnis der Lehrenden und Studierenden. MAR|Labs initiiert und begleitet dies im Sinne eines Change Managements. Ziel ist die Etablierung von Prozessen der Lehrentwicklung bis Ende der Projektlaufzeit, die auf allen Ebenen schnell und relevant auf Veränderung reagieren können.
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Moderne KI-basierte Tools zur Unterstützung der Lehre an Hochschulen
In MoKITUL werden Anforderungen und Mehrwerte der Nutzung von künstlicher Intelligenz für die Lehre untersucht. Der Fokus liegt auf der Anpassung, der Einbettung und dem Einsatz verfügbarer KI-gestützter Tools zur Steigerung der Lehr- und Lernqualität und -effizienz von Lehrenden bzw. Studierenden. Die Vermittlung der internen Funktionsweise von KI- Werkzeugen wird nur soweit betrieben, wie sie für die sachgemäße und sichere Nutzung erforderlich ist. Die Projektdurchführung erfolgt interdisziplinär in Kooperation mit anderen Fachgebieten. In einer Analysephase werden Arbeitsweisen, Vorstellungen und (potenzielle) Bedürfnisse von ausgewählten Lehrenden und Ihren Studierenden erfasst. Parallel werden KI- basierte Software-Tools und -Services recherchiert, auf Funktionalität, Nutz- und Verfügbarkeit und Kosten analysiert. Daraus werden kurzfristig realisierbare Einsatzszenarien für die Vorbereitung und Durchführung von Lehrveranstaltungen entwickelt (Konzeptionsphase), die in zwei Semestern praktisch erprobt und evaluiert werden (Erprobungsphasen). Vorab werden Regelungen zum Datenschutz entwickelt und umgesetzt. Während der Erprobungsphase werden die Nutzenden technisch-operativ unterstützt, mit geeigneten Instrumenten befragt sowie der Aufwand für den Betrieb erhoben. Die Erkenntnisse werden zu Empfehlungen verarbeitet und veröffentlicht, um Lehrenden und Verwaltung eine Orientierung bei der Auswahl und Implementierung von KI-basierten Werkzeugen zu geben.
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Medientechnische Konzeption und Aufbau eines SCALE-UP-Raums
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Diese Praxis-Handreichung der Virtuellen Akademie Nachhaltigkeit (VAN) stellt den kombinierten Key-Feature-Ansatz (kKF-Ansatz) als Methode für kompetenzorientierte digitale Lehr- und Prüfungsformate im Kontext der Bildung für nachhaltige Entwicklung (BNE) vor. Ziel des Ansatzes ist es, über reine Wissensabfragen hinauszugehen und insbesondere die Entscheidungs- und Handlungskompetenz von Studierenden zu fördern und sichtbar zu machen. Der Ansatz basiert auf dem aus der medizinischen Ausbildung bekannten Key-Feature-Verfahren, das standardisierte Prüfungsszenarien auf kritische Entscheidungssituationen in Problemlösungsprozessen fokussiert. Im Rahmen des von der Stiftung Innovation in der Hochschullehre (StIL) geförderten Projekts KeNobi wurde der Ansatz für den Einsatz in Nachhaltigkeitskontexten adaptiert und weiterentwickelt. Zentrale Elemente sind fallbasierte kKF-Threads, in denen ein Szenario geschildert wird, auf das zunächst Wissens- und Analysefragen folgen, bevor Studierende Entscheidungen treffen müssen. Ergänzt wird dies durch einen vorab klar definierten Erwartungshorizont sowie Feedback-Loops für nicht vollständig korrekte Antworten.
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