
Co³Learn - Innovative digitale Kooperation für das Lehren und Lernen
Das Projekt Co³Learn (Communication, Cooperation, Collaboration) der TU Braunschweig, Universität Hannover und Universität Göttingen entwickelt Lösungen zur Förderung der Kooperation der Studierenden in digitalen Lehr-Lernsettings. Im Mittelpunkt steht die Unterstützung von Lernerfahrungen, die die Potentiale heterogener Studierendengruppen nutzbar machen, indem sie die Bildung kooperativer Lerngruppen, die Qualität der Zusammenarbeit und das soziale Erleben im digitalen Raum fördern. Kooperation wird auf drei Ebenen mit steigendem Anspruch an soziale Interaktion und Technologie definiert: (1) Den gegenseitigen Austausch, (2) die arbeitsteilige Kooperation und (3) die kollaborative Konstruktion von Inhalt. Ziel des Projekts ist die digitale Förderung kooperativer Prozesse auf diesen Ebenen und entsprechender digitaler Kompetenzen von Studierenden und Lehrenden. Dafür sollen zusammen mit Stakeholder*innen Bedarfe für formelle und informelle Lehr-Lern-Settings gesucht und Lösungen in Form von digitalen Tools und Konzepten für die Zusammenarbeit erprobt, evaluiert und in Fächern verankert werden. Ergebnis des Projekts ist der breite Einsatz einer Toolbox für kooperatives, digitales Lehren und Lernen, die zum Transfer angeboten wird.
Auf einen Blick
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Stud.IP Core & Plugins ausbauen für Studium/Lehre
Mit der Weiterentwicklung sollen Studierende in Gruppen (innerhalb einer Lehrveranstaltung) und damit in Kontakt gebracht werden (Herausforderung Isolation während Covid-19 Pandemie), damit unterstützen wir die Kommunikation, Kooperation und Kollaboration untereinander. Neben den Studiengruppen werden entsprechende Tools über Stud.IP angeboten bzw. eingebunden, wofür das System an entsprechenden Stellen modernisiert wurde und Schnittstellen zu externen Tools generiert wurden. Für die wissenschaftliche Evaluation wurde ein entsprechendes Plugin generiert (YourNetwork).
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Stud.IP Core & Plugins ausbauen für Studium/Lehre
Mit der Weiterentwicklung sollen Studierende in Gruppen (innerhalb einer Lehrveranstaltung) und damit in Kontakt gebracht werden (Herausforderung Isolation während Covid-19 Pandemie), damit unterstützen wir die Kommunikation, Kooperation und Kollaboration untereinander. Neben den Studiengruppen werden entsprechende Tools über Stud.IP angeboten bzw. eingebunden, wofür das System an entsprechenden Stellen modernisiert wurde und Schnittstellen zu externen Tools generiert wurden. Für die wissenschaftliche Evaluation wurde ein entsprechendes Plugin generiert (YourNetwork).
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Course Climate in Higher Education: Psychological and Structural Correlates
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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Harvesting the potential of diversity through peer collaboration in educational settings
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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Das neue Stud.IP-Forum – asynchrone Kommunikationswege für alle?
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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Einfach Gruppen bilden – Das Matching-Plugin in Stud.IP
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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How cooperative mindsets and course climate relate to the perceived impact of digital cooperation on learning in higher education
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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Course Climate in Higher Education: Psychological and Structural Correlates
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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KI-unterstütze Programmierübung
In technischen Lehrveranstaltungen werden Übungen häufig in Form von Programmieraufgaben durchgeführt. Zum einen, weil die Softwareentwicklung das größte Innovationspotenzial von technischen Systemen aufweist und zum anderen die Lehre möglichst anwendungsorientiert sein soll. Die selbstständige Bearbeitung der Aufgaben wird durch Tutoren unterstützt, sodass die Unterstützung mit der Anzahl der Tutoren skaliert. In der universitären Lehre zeigt sich, dass die finanziellen Lehremittel begrenzt sind, sodass nur eine geringe Anzahl an Tutoren zur Verfügung steht. Deshalb verfolgt die vorliegende Projektidee die Entwicklung eines KI-Systems, dass die Programmierergebnisse der Studierenden analysiert und entsprechend der identifizierten Fehler Hinweise gibt. Grundlegende Probleme und häufige Fragen der Studierenden sollen so mithilfe von Maschinellen Lernen geklärt werden, ohne den Einsatz eines Tutors. Die Tutoren können sich dann vor allem auf individuelle Fragestellungen bzw. auf Studierende mit größerem Unterstützungsbedarf konzentrieren. Darüber hinaus bietet eine KI-unterstützte Programmierübung das Potenzial, dass Studierende auch außerhalb der Präsenzzeit Unterstützung erhalten.
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Barrierefreiheitsberatung für Lehr-/Lernsettings
Umsetzungsoptionen digitaler Barrierefreiheit mussten vermittelt werden. Kollegiale, der Binnenlogik des jeweiligen Projekts angepasste Einzelberatung führte zum Erfolg. Barrierefreiheit nützt allen und ist ein verpflichtendes Prinzip, aber noch nicht Allgemeingut: Ressourcen und Kreativität aktivieren!
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How are achievement goals associated with self-, co-, and socially shared regulation in collaborative learning?
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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