How are achievement goals associated with self-, co-, and socially shared regulation in collaborative learning?
Auf einen Blick
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Lehramtsspezifische Repositorien Informatik
Das Projekt LEARNIN soll das Selbstverständnis naturwissenschaftlicher Lehrkräftebildung um eine notwendige interdisziplinäre Perspektive erweitern. Obgleich die digitale Transformation der biologischen Forschung korrespondierende informatische Kompetenzen für das Gewinnen/Nachvollziehen naturwissenschaftlicher Erkenntnisse unabdingbar macht, zeigen Studien bei Schüler:innen und Studierenden genau dort erhebliche Defizite. Zwar werden diese Defizite in den schüler:innenzentrierten Strategien der KMK (mittlerweile) klar adressiert, jedoch scheinen die dafür (teil-)ursächlichen Defizite seitens der Lehrkäftebildung nur peripher im Fokus reformorientierter Bemühungen befindlich. Das Vorhaben sieht sich in diesem Kontext als Pilotprojekt in der Lehrkräftebildung, welches diese Defizite durch die Verknüpfung fachinformatischer Kompetenzen und Denkmuster mit naturwissenschaftlichen Forschungs- und Anwendungskontexten zu auszugleichen versucht. Im Projekt soll deshalb die universitäre Freiheit der kommenden nicht-lehramtsbezogenen Studiengangs(re)akkreditierung genutzt werden, um ein studiengangsübergreifend geöffnetes Modul zu konzipieren, zu erproben und perspektivisch (nach positiver Evaluation) ein analoges, lehramtsspezifisches Modul in den Pflichtlehrkanon der Lehrkräftebildung zu integrieren. Das Modul und dessen Evaluation sollen dabei von, im Projekt qualifizierten, Fachschaftsvertreter:innen begleitet und durchgeführt und ausgewertet werden.
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Digitale Lehr- & Lerninfrastruktur: Erprobung (KI-spezifischer) Tools
Aufgrund der Entwicklungen im Bereich generativer KI wurden KI-Tools für unterschiedliche Anwendungsgebie-te in Studium und Lehre erprobt. Ziel war die systematische Evaluation neuer Möglichkeiten von KI Tools für Studium und Lehre gemeinsam mit Lehrenden und Studierenden.
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GenAI-Chatbots as Debriefers: Investigating the Role Conformity and Learner Interaction in Counseling Training
Debriefing is essential for the effectiveness of simulation-based training but is generally considered resource-intensive. Generative Artificial Intelligence (GenAI)-based debriefing can be an alternative to human debriefers. However, there is no research yet whether GenAI chatbots can take up this role and how learners react to them. This paper presents a qualitative analysis of a debriefing following a counseling training conducted in Virtual Reality (VR) with the support of a GenAI chatbot. The debriefing helped students to analyze their experiences and application of consulting techniques. The analysis of the chatlogs (n = 22) are focused on the role conformity of the bot and the students’ ability to reflect their behavior within VR. The results revealed the chatbot’s strong role conformity but also its tendency for overly complimentary answers. However, this bias does not seem to influence students’ self-reflection. Instead, they maintained a self-critical attitude. Future research on AI-assisted debriefing could expand on these findings in related areas.
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