Auf einen Blick
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Qualität digital gestützter Lehre an bayerischen Hochschulen steigern
Für das Projekt QUADIS haben sich alle bayerischen Universitäten, das DiZ-Zentrum für Hochschuldidaktik der bayerischen HAWs und die Virtuelle Hochschule Bayern zusammengeschlossen, um in drei Projektsäulen die Qualität digital gestützter Lehre an bayerischen Hochschulen zu steigern. In der ersten Säule soll die hochschuldidaktische Weiterbildung um Blended Learning Seminare ergänzt werden. So soll Lehrenden ein Lernen am Modell ermöglicht und die Kapazität der Weiterbildung erhöht werden. Die Materialien sollen arbeitsteilig zweisprachig erstellt, als OER veröffentlicht und so über den Verbund hinaus nutzbar werden. In der zweiten Säule sollen bereits etablierte Formate zur Förderung des Diskurses zu digital gestützter Lehre intensiviert und auf alle Verbundpartner skaliert werden, um Lehrende zu inspirieren und Lehrinnovationen zu generieren. Dazu sollen Themenwochen durchgeführt und Fach-und Arbeitsgruppen Lehrender initiiert und begleitet werden. In der dritten Säule soll der Transfer von Lehrinnovationen in die Lehre durch Lehrwerkstätten unterstützt werden. Deren methodische Ausgestaltungen sollen miteinander verglichen und evaluiert werden, um nach Projektende eine Auswahl für zukünftige Transfermaßnahmen treffen zu können.
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Learning Analytics
Übergeordnetes Feedback für das Studierverhalten mit Hilfe von „Learning Analytics“ unterstützt die Studierenden in ihrem Lernverhalten. Dabei werden die Datenspuren der Studierenden in Moodle mit Zusatzdaten ergänzt und mit Hilfe von selbstprogrammierten KI-Modellen mit Vorgängerkohorten verglichen und Prognosen auf das Bestehen der Prüfung gemacht, sowie aufgrund der persönlichen Datensituation individuelle Tipps zum Wiederholen und Lernen gegeben. Der Maßnahme liegt ein robustes Datenschutzkonzept für die Verarbeitung der persönlichen Daten der Studierenden zugrunde.
Maßnahme anzeigen
Die Materialität analog-digitaler Schnittstellen. Usability-Testung Stift-basierter Eingabegeräte für E-Assessment-Szenarien
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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