Mainzer Modelle für digital erweitertes Lehren und Lernen. Feedback, Aktivierung, Selbststeuerung und Kollaboration durch hybride Lernsettings stärken.
Das hier vorgestellte Vorhaben hat das Ziel, die komplexen Interaktionsbeziehungen des Lehrens und Lernens durch die Verschmelzung von digitalen Elementen und Präsenzformaten modellhaft neu zu gestalten. Es knüpft an Auswertungen zahlreicher innovativer und strategischer Projekte der letzten Jahre ebenso an wie an Erfahrungen aus zwei Digitalsemestern. Die Kopplung von Präsenzformaten mit digitalen Lehr-Lern-Elementen wird genutzt, um signifikante Schwachstellen von etabliert-konventionellen Settings durch spezifische Stärken der Digitalität zu beheben. Wie damit vier fundamentale Faktoren für studierendenzentrierte Lehre Feedback, Aktivierung, Selbststeuerung, Kollaboration gleichzeitig und in je unterschiedlichen Intensitäten und Modi adressiert werden können, wird in drei Modellbereichen erprobt: (A) Projektlehre, (B) Feedback-Portfolios sowie (C) große Vorlesungen. Durch die Etablierung von Communities of Practice von Lehrenden und Studierenden, die sich aus Pilotbereichen heraus agil und kontinuierlich in andere Fächer erweitern, bietet das Projekt zugleich mit der Modellierung innovativer hybrider Studienformate Best-Practices fachsensiblen Transfers.
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Zertifikat für KI-Kompetenzen von NW-Studierende
Ziel des Projekts sind Konzeption, Implementierung, Evaluation eines Zertifikatsprogramms DiKoLAN-KI zu KI-bezogenen Kompetenzen von NW-Studierenden - zunächst exemplarisch für Lehramtsstudierende mit naturwissenschaftlichen Unterrichtsfächern. Das Zertifikatsprogramm basiert dabei auf dem Orientierungsrahmen DiKoLAN KI (Huwer et al., 2024). So sollen zukünftig alle Studierenden der Naturwissenschaften dazu befähigen werden, KI-Systeme fachgerecht zu nutzen, kritisch zu reflektieren und die Potenziale und Herausforderungen dieser Technologie im Bereich der Naturwissenschaften sowie im NW-Unterricht kompetent in ihre zukünftige berufliche Praxis zu integrieren.;Das Zertifikatsprogramm enthält Basis- und Erweiterungszertifikate welche jeweils die individuelle berufliche Relevanz der Zielgruppen berücksichtigt. Diese setzen sich aus den Kursmodulen mit Schwerpunkten auf Typen und Funktionsweise von KI-Systemen (Grundlagen) sowie den Erweiterungsmodulen Lehren und Lernen mit KI , Lehren und Lernen über KI in Naturwissenschaften, Fachdidaktische Forschung mit KI sowie Fachwissenschaftliche Forschung mit KI zusammen. Durch Ko-Konstruktion mit einem Studierendenrat werden die Bedürfnisse der Zielgruppen explizit konzeptionell berücksichtigt.
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E-Learning Analytics Tool
Die Entwicklung zielt darauf ab, eine intuitive, webbasierte Auswertungsplattform zu erstellen, die Lehrkräften dient, um den Lernfortschritt effektiv zu visualisieren und zu verfolgen. Diese Plattform soll als zentrales Werkzeug dienen, um den Fortschritt der Studierenden in verschiedenen Bereichen zu überwachen und zu analysieren. Sie wird darauf ausgelegt sein, sowohl einfache als auch komplexe Daten über den Lernfortschritt zu erfassen, zu verarbeiten und darzustellen. [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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Das neue Ding? Der MarSkills Studienbereich: Inter- und Transdisziplinarität und ihre Rolle in Wissenschaft und Studium
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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