Relevance of student motivation for providing high-quality peer-feedback: Results of two field studies
Auf einen Blick
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digital augmented Science Teaching and Research
DigiSTAR schließt die digitale Kluft in der Studieneinstiegsphase, indem die Lehrveranstaltungen im Grundstudium mit fachdidaktisch fundierten, passenden digitalen Lernmodulen (Add-Ons) angereichert werden. Diese sind je nach Anforderungsbereich Multimedia-Selbstlern-Module, AR-Ergänzungen (z. B. zur besseren Vorstellung der Teilchenebene) oder die gezielte Integration von digitaler Messwerterfassung & Datenauswertung in Praktika. Dabei werden speziell Analogien zwischen Grundvorlesungen und fachwissenschaftlicher Forschung herausgearbeitet. Basierend und in Anlehnung an bereits publizierte Best-Practice-Beispiele werden diese Lernmodule unter Anleitung des Projektteam von fachdidaktisch ausgebildeten Lehramtsstudierenden im Masterstudium in einer speziell dafür eingerichteten Lehrveranstaltungen entwickelt und zur freien Nutzung (OER) bereitgestellt. Die Lernmodule implementieren dabei aktuelle Erkenntnisse fachdidaktischer Forschung (insb. im Bereich Digitalisierung) und fokussieren a) mediale Ergänzungen (u.a. AR/VR, multiple Repräsentationen) zu davon besonders profitierenden Fachwissensinhalten (Nichtsichtbares sichtbar machen) und b) fachtypische Verwendungen digitaler Technologien in den Naturwissenschaften.
Projekt anzeigen
Fertigung Versuchsaufbau-Komponenten mit 3D-Druck
Durch 3D-Druck konnten spezifische Komponenten bedarfsgerecht konstruiert und gefertigt werden, wodurch sich zeitintensive Entwicklungszyklen (Recherche, Beschaffung, Prüfung, Anpassung) deutlich verkürzten. Ein weiterer Vorteil des 3D-Drucks liegt darin, dass Anpassungen auf Basis bestehender Konstruktionsdaten schnell eingearbeitet oder defekte Teile bei Bedarf schnell ersetzt werden konnten.
Maßnahme anzeigen
Explanatory machine learning for sequential human teaching
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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