Die Open Music Academy. Ein Wiki und Lernmanagement-System für den Musikunterricht
Die Open Music Academy (OMA) war ein Projekt der Hochschule für Musik und Theater München, das von der Stiftung Innovation in der Hochschullehre (StIL) zwischen 2021 und 2025 gefördert worden ist. Ziel war der Aufbau einer digitalen Lehr- und Lernplattform für Musik mit einem öffentlichen Bereich (Wiki-Prinzip) und einem privaten Bereich (Lernmanagement-System). Die Plattform ist seit 2022 unter der Domain openmusic.academy erreichbar und bietet eine niedrigschwellige Möglichkeit zur Erstellung, Bearbeitung und Veröffentlichung von Open Educational Resources (OER) zur Musik. Der Artikel diskutiert technische, rechtliche und kulturelle Herausforderungen der OER-Produktion im Musikbereich, stellt exemplarisch vier integrative Lehrformate vor und reflektiert über Nachhaltigkeit und Zukunftsperspektiven der OMA.
Auf einen Blick
Das könnte Sie auch interessieren
Digitale Kompetenzen aller sichtbar machen und steigern (DigiKompASS)
DigiKompASS zielt darauf ab, die Digitalen Kompetenzen aller sichtbar zu machen und nachhaltig zu steigern. Nach einem flächendeckenden Self-Assessment entlang des DigCompEdu adressieren auf der Basis eines Kompetenznetzwerkes für Digitale Lehre ausgewählte Querschnitts- und Teilprojekte alle drei Schwerpunkte: (1) Bestehendes wird evaluiert und als Best Practice in seiner Übertragbarkeit auf andere Formate, Disziplinen und Prozesse geprüft (Bestandsaufnahme); (2) Neues wird konzipiert, so dass identifizierte Lücken geschlossen werden können (Werkstätten & innovative Prototypen); (3) Transfer in und außerhalb der Universität ist von Anfang an strukturell mit angelegt. DigiKompASS inkludiert so die systematische Verankerung von Lerngelegenheiten in der Breite des universitären Lehr- und Prüfungsangebots sowie ein Austausch- und Weiterbildungskonzept für alle an Lehre Beteiligten. In zwei Innovationsclustern stehen zum einen kontinuierliches Peer-Learning innerhalb und zwischen unterschiedlichen Statusgruppen und Werkstätten zur Entwicklung u.a. von OER, aber auch als innovation spaces für gemeinsames Erfahrungslernen im Vordergrund und werden zum anderen innovative Prototypen (weiter-)entwickelt. DigiKompASS wurde 2021 von der Universität Koblenz-Landau als Einzelprojekt eingeworben und wird seit der Trennung der Standorte zum 01. Januar 2023 als Verbundprojekt der Universität Koblenz und der Rheinland-Pfälzischen Technischen Universität Kaiserslautern-Landau weitergeführt.
Projekt anzeigen
PartiPause
Die PartiPause ist ein Partizipationsformat für Studierende, das an der HAW Hamburg als Reaktion auf verschiedene Herausforderung mit studentischer Partizipation an Hochschulen entwickelt wurde. Studierende geben Zeitmangel, unzureichende Informationen über Partizipationsmöglichkeiten und das Gefühl wenig Einfluss zu haben, als Hürde im Zusammenhang mit studentischer Partizipation an. Dem begegnet die PartiPause als niedrigschwelliges Partizipationsformat, das den Studierenden ermöglicht ihre Perspektiven und Ideen spontan und schnell einzubringen und damit Einfluss auf das Hochschulgeschehen zu nehmen. Die PartiPause ist ein Befragungsformat, das in Präsenz an stark frequentierten Orten der Hochschule stattfindet. Ein Stand mit kurzen, alltagsnahen Befragungen ermöglicht es den Studierenden “im Vorbeigehen” teilzunehmen und ohne großen zeitlichen Aufwand ihre Perspektive einzubringen. Die PartiPause verfolgt das Ziel, das Bewusstsein der Studierenden für ihre Partizipationsmöglichkeit
Maßnahme anzeigen
Open-Source Intelligent Tutoring System for Programming Exercises in Engineering Education
Implementing control and machine learning algorithms in MATLAB and Simulink is a critical competency in advanced control engineering. While immediate feedback is essential for fostering intuitive understanding, it is traditionally constrained to scheduled exercise sessions or consultation hours. To bridge this gap, this project introduces an open-source intelligent tutoring platform that provides continuous, on-demand feedback. To accommodate diverse solution strategies, the platform employs a hybrid evaluation strategy combining result-based and code-based metrics. This ensures that valid alternative solutions that differ from predefined sample solutions are not misclassified. In case of incorrect solutions, a Large Language Model, contextualized with sample solutions and task classification results, offers auxiliary support for students struggling to initiate or complete tasks. Instructional scaffolding is adaptively adjusted to guide students toward independent problem-solving. We position this platform as a supplementary tool designed to enhance, rather than replace, valuable interactions between students and human tutors. Built on open-source tools, the system is architected for reusability, enabling lecturers across engineering subjects to adapt the framework to their teaching needs easily.
Publikation anzeigen