
Kompetenzentwicklung durch digitale authentische und feedbackbasierte Lehr-Lernszenarien stärken
Das Projekt "Kompetenzentwicklung durch digitale, authentische und feedbackbasierte Lehr-Lernszenarien stärken" (KodiLL) verfolgt das Ziel, Student*innen durch die Konzeption und Weiterentwicklung digitaler, authentischer, problembasierter Lehr-Lernszenarien in Verbindung mit adaptivem Feedback beim Erwerb fachlicher Handlungskompetenzen zu unterstützen und diese Szenarien systematisch in die verschiedenen Studiengänge und die IT-Strukturen zu implementieren. Dies geschieht in vier fachspezifischen Teilprojekten, die die Präsenzlehre didaktisch sinnvoll anreichern und Blended Learning ermöglichen: (1) Interaktive Videos zu komplexen fachlichen Problemen, (2) Online-Kooperationsskripts für authentische Fälle, (3) Tutorielle und Peer-basierte Feedbacksysteme für Großveranstaltungen und (4) Automatisiertes, KI-basiertes Feedback in simulationsbasierten Lernumgebungen. Die Teilprojekte werden mediendidaktisch und medientechnisch in eine nachhaltige, zentrale Unterstützungsstruktur eingebettet, die auch die Evaluation der Entwicklungen, die Weiterbildung von Dozent*innen sowie die Distribution über die Universität Augsburg hinaus leistet.
Auf einen Blick
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Einrichtung eines Boards für digitale Lehre
Das Board für digitale Lehre ist ein Gremium, das die Hochschulleitung bzgl. Fragen zur Digitalisierung der Lehre berät. Es wird geleitet vom Vizepräsidenten für Lehre und Studium. Beteiligt sind Vertreter*innen aller direkt mit Fragen des digitalen Lehrens und Lernens beschäftigten Einrichtungen (Zentrum für digitales Lehren und Lernen, Medienlabor der Philosophisch-Sozialwissenschaftlichen Fakultät, Rechenzentrum, Hörsaaltechnik, DV-Betreuende der einzelnen Fakultäten) sowie von Einrichtungen, die mittelbar mit entsprechenden Themen befasst sind (u.a. Hochschulleitung, Prüfungsamt, Rechtsabteilung). Grundlage für die Arbeit des Boards für digitale Lehre ist eine im Präsidium zu Projektbeginn festgelegte Digitalisierungsstrategie Lehre. Das Board für digitale Lehre sichert die Umsetzung der dort beschriebenen Maßnahmen. Zudem identifiziert das Board digitale Lehre aktuelle Trends des digitalen Lehrens und Lernens und diskutiert mögliche Maßnahmen und Auswirkungen für die Universität.
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Portal Lehre
Das Portal Lehre (https://www.uni-augsburg.de/de/services/portal-lehre/) ist eine Anlaufstelle für alle Lehrenden der Universität Augsburg, die nach didaktischen Inspirationen, Hilfestellungen und Ressourcen suchen. Sie finden dort evidenzbasierte Kurzzusammenfassungen zu typischen Lehr-Lernsituationen sowie Informationen zu vor Ort vorhanden Hard- und Softwarelösungen und über Weiterbildungs- und Beratungsangebote.
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Entwicklung des Stud.IP-Plugins „coLearn!“
Das Lernen in Kleingruppen bietet hervorragende Möglichkeiten zur Förderung studentischen Lernens. coLearn!, ein Stud.IP-Plugin, das an der Universität Augsburg entwickelt wurde, unterstützt Lehrpersonen darin, Kleingruppenarbeit strukturiert zu planen und in ihren Vorlesungen, Seminaren oder Übungen umzusetzen. coLearn! bietet Lehrenden – basierend auf Erkenntnissen der empirischen Lehr-Lernforschung - die folgenden Möglichkeiten: (a) Erstellen von Aufgaben, die von Studierenden gelöst werden sollen, (b) Bildung von Kleingruppen zur Bearbeitung von Aufgaben, (c) didaktische Strukturierung der Kleingruppenkooperation durch Vergabe von Rollen, Phasen und je spezifischen Anweisungen, (d) vielfältige Möglichkeiten zur Überwachung des Kooperationsprozesses für die Lehrperson.
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Hochschulweiter Tag der digitalen Lehre
Die zentrale Herausforderung, die durch die Einführung des jährlichen Tags der digitalen Lehre angegangen wurde, ist, Lehrende möglichst aus allen Fakultäten über aktuelle Entwicklungen sowie Informations- und Beratungsangebote zu informieren, die sie zur Umsetzung hochwertiger digitaler und digital angereicherter Lehre an der Universität Augsburg nutzen können. Der Tag der digitalen Lehre richtet sich an die gesamte Hochschulöffentlichkeit und besteht aus unterschiedlichen Formaten (u.a. wissenschaftlicher Keynotevortrag, Informations- und Demonstrationsstände, interaktive Workshops, Verleihung von Preisen für digitale Lehre).
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Entwicklung des Stud.IP-Plugins „getFeedback!“
Insbesondere in Großveranstaltungen ist es häufig schwierig, allen Studierenden prozessbezogenes Feedback auf ihre Lernprodukte (z.B. Aufgabenblätter) zu geben. Eine potenzielle Lösung liegt darin, tutorielles und/oder peer-basiertes Feedback umzusetzen. Wie die empirische Lehr-Lernforschung zeigt, muss dieser Feedbackprozess jedoch gut angeleitet werden, um erfolgreich zu sein. Wir haben daher das Stud.IP-Plugin „getFeedback!“ entwickelt, das es Lehrenden erlaubt, strukturierte tutorielle und/oder peer-basierte Lehr-Lernszenarien für ihre Lehrveranstaltungen zu entwickeln und diese entweder synchron oder asynchron (in jedem Fall aber anonymisiert) umzusetzen.
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KI-basiertes Feedback in simulierten Lernsettings
Aktuelle Machine-Learning-Ansätze sollen entwickelt werden, um menschliches Verhalten in ausgewählten Kommunikationssituationen anhand definierter Kriterien objektiv und reliabel zu erfassen. Aufbauend auf umfangreichen Vorarbeiten wurde ein Machine-Learning-Algorithmus weiterentwickelt, der Mimik im Hinblick auf definierte Kriterien auswertet. Studierende erhalten darauf basierend automatisiertes, KI-gestütztes Feedback zu ihrem kommunikativen Verhalten in digital angereicherten Präsenzsettings (z. B. Arzt-Patienten- oder Beratungsgespräche). Der Mehrwert liegt insbesondere in höherer Objektivität und Skalierbarkeit gegenüber rein menschlichem Feedback. Der Ansatz wurde pilotiert und auf die Grundschulpädagogik ausgeweitet. Für Eltern-LehrerInnen-Gespräche wurde ein strukturierender Leitfaden entwickelt, der als Grundlage für KI-gestützte Avatare als Gesprächspartner dient.
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Einrichtung eines Boards für digitale Lehre
Das Board für digitale Lehre ist ein Gremium, das die Hochschulleitung bzgl. Fragen zur Digitalisierung der Lehre berät. Es wird geleitet vom Vizepräsidenten für Lehre und Studium. Beteiligt sind Vertreter*innen aller direkt mit Fragen des digitalen Lehrens und Lernens beschäftigten Einrichtungen (Zentrum für digitales Lehren und Lernen, Medienlabor der Philosophisch-Sozialwissenschaftlichen Fakultät, Rechenzentrum, Hörsaaltechnik, DV-Betreuende der einzelnen Fakultäten) sowie von Einrichtungen, die mittelbar mit entsprechenden Themen befasst sind (u.a. Hochschulleitung, Prüfungsamt, Rechtsabteilung). Grundlage für die Arbeit des Boards für digitale Lehre ist eine im Präsidium zu Projektbeginn festgelegte Digitalisierungsstrategie Lehre. Das Board für digitale Lehre sichert die Umsetzung der dort beschriebenen Maßnahmen. Zudem identifiziert das Board digitale Lehre aktuelle Trends des digitalen Lehrens und Lernens und diskutiert mögliche Maßnahmen und Auswirkungen für die Universität.
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Portal Lehre
Das Portal Lehre (https://www.uni-augsburg.de/de/services/portal-lehre/) ist eine Anlaufstelle für alle Lehrenden der Universität Augsburg, die nach didaktischen Inspirationen, Hilfestellungen und Ressourcen suchen. Sie finden dort evidenzbasierte Kurzzusammenfassungen zu typischen Lehr-Lernsituationen sowie Informationen zu vor Ort vorhanden Hard- und Softwarelösungen und über Weiterbildungs- und Beratungsangebote.
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Entwicklung des Stud.IP-Plugins „coLearn!“
Das Lernen in Kleingruppen bietet hervorragende Möglichkeiten zur Förderung studentischen Lernens. coLearn!, ein Stud.IP-Plugin, das an der Universität Augsburg entwickelt wurde, unterstützt Lehrpersonen darin, Kleingruppenarbeit strukturiert zu planen und in ihren Vorlesungen, Seminaren oder Übungen umzusetzen. coLearn! bietet Lehrenden – basierend auf Erkenntnissen der empirischen Lehr-Lernforschung - die folgenden Möglichkeiten: (a) Erstellen von Aufgaben, die von Studierenden gelöst werden sollen, (b) Bildung von Kleingruppen zur Bearbeitung von Aufgaben, (c) didaktische Strukturierung der Kleingruppenkooperation durch Vergabe von Rollen, Phasen und je spezifischen Anweisungen, (d) vielfältige Möglichkeiten zur Überwachung des Kooperationsprozesses für die Lehrperson.
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Hochschulweiter Tag der digitalen Lehre
Die zentrale Herausforderung, die durch die Einführung des jährlichen Tags der digitalen Lehre angegangen wurde, ist, Lehrende möglichst aus allen Fakultäten über aktuelle Entwicklungen sowie Informations- und Beratungsangebote zu informieren, die sie zur Umsetzung hochwertiger digitaler und digital angereicherter Lehre an der Universität Augsburg nutzen können. Der Tag der digitalen Lehre richtet sich an die gesamte Hochschulöffentlichkeit und besteht aus unterschiedlichen Formaten (u.a. wissenschaftlicher Keynotevortrag, Informations- und Demonstrationsstände, interaktive Workshops, Verleihung von Preisen für digitale Lehre).
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Entwicklung des Stud.IP-Plugins „getFeedback!“
Insbesondere in Großveranstaltungen ist es häufig schwierig, allen Studierenden prozessbezogenes Feedback auf ihre Lernprodukte (z.B. Aufgabenblätter) zu geben. Eine potenzielle Lösung liegt darin, tutorielles und/oder peer-basiertes Feedback umzusetzen. Wie die empirische Lehr-Lernforschung zeigt, muss dieser Feedbackprozess jedoch gut angeleitet werden, um erfolgreich zu sein. Wir haben daher das Stud.IP-Plugin „getFeedback!“ entwickelt, das es Lehrenden erlaubt, strukturierte tutorielle und/oder peer-basierte Lehr-Lernszenarien für ihre Lehrveranstaltungen zu entwickeln und diese entweder synchron oder asynchron (in jedem Fall aber anonymisiert) umzusetzen.
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KI-basiertes Feedback in simulierten Lernsettings
Aktuelle Machine-Learning-Ansätze sollen entwickelt werden, um menschliches Verhalten in ausgewählten Kommunikationssituationen anhand definierter Kriterien objektiv und reliabel zu erfassen. Aufbauend auf umfangreichen Vorarbeiten wurde ein Machine-Learning-Algorithmus weiterentwickelt, der Mimik im Hinblick auf definierte Kriterien auswertet. Studierende erhalten darauf basierend automatisiertes, KI-gestütztes Feedback zu ihrem kommunikativen Verhalten in digital angereicherten Präsenzsettings (z. B. Arzt-Patienten- oder Beratungsgespräche). Der Mehrwert liegt insbesondere in höherer Objektivität und Skalierbarkeit gegenüber rein menschlichem Feedback. Der Ansatz wurde pilotiert und auf die Grundschulpädagogik ausgeweitet. Für Eltern-LehrerInnen-Gespräche wurde ein strukturierender Leitfaden entwickelt, der als Grundlage für KI-gestützte Avatare als Gesprächspartner dient.
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Problem perception and problem regulation during online collaborative learning: what is important for successful collaboration?
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
Publikation anzeigen
Enhancing the Peer-Feedback Process Through Instructional Support: A Meta-Analysis
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
Publikation anzeigen
Do achievement goals and self-efficacy matter for feedback use?
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
Publikation anzeigen
Adaptable scaffolding of mathematical argumentation skills: The role of self-regulation when scaffolded with CSCL scripts and heuristic worked examples
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
Publikation anzeigen
How do different goals affect students’ internal collaboration script configurations? Results of an epistemic network analysis study
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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Agile Methoden in Entwicklungsprojekten zur Innovation digitaler Hochschullehre
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
Publikation anzeigen
Can a minimalistic tip sheet with a motivational focus foster high-quality, motivating peer-feedback? Results of two field experiments
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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Relevance of student motivation for providing high-quality peer-feedback: Results of two field studies
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
Publikation anzeigen
Do students’ beliefs and orientations toward peer feedback predict peer feedback quality and perceptions?
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
Publikation anzeigen
Promoting Pre-Service Teachers’ Evidence-Informed Reasoning Through Peer-Feedback: Effects of a Feedback Provision Scaffold and a Feedback Integration Scaffold
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
Publikation anzeigen
Great minds think alike—how homogeneous problem perceptions are associated with successful regulation in collaborative learning groups
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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Putting ICAP to the test: how technology-enhanced learning activities are related to cognitive and affective-motivational learning outcomes in higher education
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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Using digital technology to promote higher education learning: The importance of different learning activities and their relations to learning outcomes
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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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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Examining the regulation of motivational and comprehension-related problems during collaborative learning
Während des kooperativen Lernens können vielfältige Probleme auftreten, die es für Gruppen erforderlich machen, wirksame Regulationsprozesse einzusetzen. Bislang ist wenig darüber bekannt, (a) welche Arten von Strategien Lernende in solchen Gruppen typischerweise anwenden, um ihr Lernen zu regulieren, und (b) auf welchen sozialen Ebenen (Selbst‑ vs. Co‑ vs. geteilte Ebene) sie diese Strategien einsetzen, um unterschiedlichen Arten von Problemen Rechnung zu tragen, die während der Zusammenarbeit auftreten können. Um diese Fragen zu untersuchen, entwickelten wir vier Fallvignetten, die eine Lerngruppe bei der Prüfungsvorbereitung beschrieben, wobei Probleme systematisch in einem 2×2‑Within‑Subjects‑Design variiert wurden (Vorhandensein vs. Nicht‑Vorhandensein motivationaler bzw. verständnisbezogener Probleme). N = 278 Studierende wurden gebeten zu beschreiben (a) welche Strategien und (b) auf welchen sozialen Ebenen sie diese Strategien in jeder der vier Problemsituationen einsetzen würden. Die Ergebnisse zeigten, dass Studierende auf motivationale Probleme mit mehr motivationalen, jedoch weniger kognitiven Strategien reagieren und auf verständnisbezogene Probleme mit mehr kognitiven, aber einem ähnlich hohen Einsatz motivationaler Strategien. Damit scheinen Studierende motivationale Probleme in einer problemsensitiveren Weise anzugehen als verständnisbezogene Probleme – ein Befund, der sich auch über die verschiedenen sozialen Ebenen hinweg zeigte.
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Problem perception and problem regulation during online collaborative learning: what is important for successful collaboration?
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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Enhancing the Peer-Feedback Process Through Instructional Support: A Meta-Analysis
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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Do achievement goals and self-efficacy matter for feedback use?
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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Während des kooperativen Lernens können vielfältige Probleme auftreten, die es für Gruppen erforderlich machen, wirksame Regulationsprozesse einzusetzen. Bislang ist wenig darüber bekannt, (a) welche Arten von Strategien Lernende in solchen Gruppen typischerweise anwenden, um ihr Lernen zu regulieren, und (b) auf welchen sozialen Ebenen (Selbst‑ vs. Co‑ vs. geteilte Ebene) sie diese Strategien einsetzen, um unterschiedlichen Arten von Problemen Rechnung zu tragen, die während der Zusammenarbeit auftreten können. Um diese Fragen zu untersuchen, entwickelten wir vier Fallvignetten, die eine Lerngruppe bei der Prüfungsvorbereitung beschrieben, wobei Probleme systematisch in einem 2×2‑Within‑Subjects‑Design variiert wurden (Vorhandensein vs. Nicht‑Vorhandensein motivationaler bzw. verständnisbezogener Probleme). N = 278 Studierende wurden gebeten zu beschreiben (a) welche Strategien und (b) auf welchen sozialen Ebenen sie diese Strategien in jeder der vier Problemsituationen einsetzen würden. Die Ergebnisse zeigten, dass Studierende auf motivationale Probleme mit mehr motivationalen, jedoch weniger kognitiven Strategien reagieren und auf verständnisbezogene Probleme mit mehr kognitiven, aber einem ähnlich hohen Einsatz motivationaler Strategien. Damit scheinen Studierende motivationale Probleme in einer problemsensitiveren Weise anzugehen als verständnisbezogene Probleme – ein Befund, der sich auch über die verschiedenen sozialen Ebenen hinweg zeigte.
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