Eine gamifizierte Lern-App für die Höhere Mathematik
Die Lernanwendung Mathe-Buddy ist eine interaktive und gamifizierte App für die höhere Mathematik im ersten Studienjahr. Studierende werden durch interaktives Training und Elemente des spielerischen Lernens motiviert, begleitet und individuell gefördert. Jedes Themengebiet wird durch prägnante, gut verständliche Texte eingeführt und enthält Beispiele, Abbildungen und Verweisen zum Praxisbezug. Ein automatisiertes Lernmanagement stellt abhängig vom Lernstand randomisierte Trainingsaufgaben unterschiedlicher Taxonomiestufen. Die Lernphase wird abgerundet durch kurze Spiele, wie zum Beispiel Schnellabfragen, Mathe-Rätsel und Formelfehlersuche. Das Erreichen von Meilensteinen wird durch Awards und Highscores belohnt. Studierende werden motiviert kontinuierlich auf die Lernziele hinzuarbeiten. Ein integrierter Chatbot beantwortet einfache Fragen und stellt kurze Trainingsaufgaben. Alle Kursbestandteile sind modular aufgebaut und können nichtlinear bearbeitet werden. Das niederschwellige Angebot ermöglicht den Studierenden fachliche Lücken eigenständig zu schließen. Mittels eines digitalen Zertifikats kann der erreichte Lernstand nachgewiesen werden. Die App ist Open-Source, kostenfrei und kann ohne zentrale Datenerhebung genutzt werden. Lehrende können selbst einfache Anpassungen und Erweiterung von Kursbestandteilen vornehmen.
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Datenkompetenz als die Fähigkeit, auf hohem professionellem Niveau Datensätze zu analysieren und fundierte Aussagen aus diesen Analysen abzuleiten, ist in den letzten Jahren in allen quantitativen Wissenschaften neben Experiment und Theorie zu einer dritten Säule des Erkenntnisgewinns gereift. Offene Forschungsdaten sind ein Schatz an Ressourcen, der für die universitäre Lehre weitestgehend nicht erschlossen ist. Wir schaffen auf dieser Grundlage eine Datenbank mit hands-on Übungsmaterial zu moderner computergestützter Datenanalyse. Mittels numerischer und statistischer Methoden werden Studierende den Erkenntnisprozess nachvollziehen, wie wissenschaftliches Verständnis aus experimentellen Daten gewonnen wird. Dabei werden bahnbrechende Experimente, z.B. die Detektion von Gravitationswellen, Exoplaneten oder des Higgs-Bosons, als auch alltäglichere Datensätze, z.B. aus der Spektroskopie oder Mikroskopie, behandelt. Die Lernziele sind: i) Fähigkeiten in modernen Methoden der numerischen Datenauswertung, ii) Bewusstsein und Kenntnisse von statistischen Unsicherheiten, iii) Erwerb einer Daten- als auch Datenanalysekompetenz unter der Maxime von Reproduzierbarkeit und Transparenz, sowie iv) Grundverständnis des Prozesses Erkenntnisgewinn.
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