Digitale Selbstlerneinheiten für Future Skills
Die Maßnahme entwickelt modular aufgebaute Selbstlerneinheiten zu Selbst-, KI- und Medienkompetenz mit Fokus auf digitale Lernfähigkeit und Future Skills. Die fünf Einheiten sind: LIVE: Grundlagen zu (Selbst-)Motivation, Selbstreflexion und Praktiken zur Stärkung der Eigenmotivation. LEARN: Lernstrategien und Selbstregulation für effektives, nachhaltiges Lernen. CREATE: Produktion medialer Inhalte und Aufbau einer Personal Learning Environment. ENGAGE: Stärkung kommunikativer Kompetenzen online und offline. DIGITAL WORLD: Medienwissen, Medienkritik, Mediensysteme und Medienwirkungen. Ziel ist, Lernende und Lehrende zu befähigen, sich selbstorganisiert und medienkritisch in dynamischen Arbeits- und Lebenswelten zu bewegen. Praxisnahe Tools, Reflexionsaufgaben und H5P-Module fördern Transfer und nachhaltige Kompetenzentwicklung.
Kategorien
Beschreibung
Herausforderung
Durch Digitalisierung und Entgrenzung von Arbeit und Leben entstehen Unsicherheiten hinsichtlich Selbstorganisation, Mediennutzung und Lernstrategien. Es fehlt an niedrigschwelligen, praxisorientierten Angeboten, die digitale Lernfähigkeit, Informationskompetenz und Resilienz fördern. Ziel war, die digitale Selbstkompetenz durch modular aufbauende Selbstlerneinheiten zu stärken.
Herangehensweise
Wir entwickelten sequenzielle Selbstlernpfade (SLE) zu fünf Kompetenzfeldern (LIVE, LEARN, CREATE, EN-GAGE, DIGITAL WORLD). Methodisch kombinierten wir expositorische Elemente mit problemorientierten Formaten: Lernanker, Selbsttests, Quizzes, H5P-Branching-Szenarien und kurze Erklärvideos (Simplification & Storytelling). Praxisrelevante Tools (u. a. Passwortmanager, Cloud-Dienste, Produktivitätsapps) wurden vorgestellt und im Einsatz erprobt. Reflexionsaufgaben und Lernjournale stärken Metakognition; Peer-Feedback und Szenarien mit einer Schauspielerin erhöhen Realitätsnähe. Die Inhalte sind modulhaft, mobil nutzbar und ermöglichen selbstbestimmtes, zeitflexibles Lernen für verschiedene Zielgruppen.
Zusammenhang
Erprobt wurde das Angebot als freie Online-Selbsteinheiten für Studierende und Lehrende an sämtlichen Fakultäten der Hochschule München über die Learning-Management-Plattform Moodle; zudem wurde das Angebot als Selbstlernkurs mit dem Titel „Future Skills: Selbst- und Medienkompetenz als Schlüssel in Zeiten des Wandels“ in das Kursangebot der Virtuellen Hochschule Bayern aufgenommen, wo es dauerhaft zur Verfügung steht.
Es erfolgte eine Evaluation in Zusammenarbeit mit dem Qualitätsmanagement.
Voraussetzung
Benötigt wurden:
(1) zwei Learning-Management-Plattformen (LMS: Moodle, openVHB-LMS inkl. Hosting für H5P-Module),
(2) Zugang zu digitalen Video- und Autorentools,
(3) technische Infrastruktur für Hosting und Datenschutzkonzept,
(4) fachliche Redaktion (Didaktik & Fachexpertise),
(5) Einbindung von Lehrenden und Studierenden für bedarfsorientierte Anpassungen,
(6) Rechteklärung für verwendete Medien,
(7) Moderationskapazitäten für Peer-Feedback,
(8) Evaluationsinstrumente (Umfragen, Nutzungsstatistiken).
Eignung
Eignung zeigt sich durch: nachgewiesene Nutzungszahlen (Zugriffe, Abschlussraten), positive Selbstein-schätzung der Lernenden (vorher/nachher-Selbsteinschätzung), verbesserte Scores in Selbstregulations- und Informationskompetenz-Selbsttests, qualitative Feedbacks (Reflexionen) und konkrete Praxisadaptio-nen im Studienkontext und Alltag. Unsere Evaluation zur Wirkungsorientierung zeigt gesteigerte Selbstwirksamkeit und erhöhte Anwendung digitaler Tools nach Abschluss.
Vorgehen/Schritte
1. Kurzüberblick / Ziel
Ziel der Adaption ist es, modulare Selbstlerneinheiten (SLE) zu implementieren, die digitale Lern-fähigkeit, Selbst- und Medienkompetenz fördern. Die Adaption soll schnell pilothaft realisierbar sein, leicht in bestehende Curricula integrierbar und skalierbar sein.
2. Schritt-für-Schritt-Vorgehen
Phase A – Vorbereitung (2-4 Wochen)
-Stakeholder einbinden (Lehrende, IT, Datenschutz, Studiengangsleitungen).
-Zielgruppe & Lernziele abstecken und präzisieren.
-Kernmodule auswählen (Selbstorganisation, Informationskompetenz, Tool-Sicherheit).
-Technische Basis prüfen (LMS / H5P-Hosting / Cloud etc.).
-Datenschutz- & Barrierefreiheitscheck durchführen.
Phase B – Piloterprobung (6-8 Wochen)
-Zwei bis drei Module erstellen (H5P + kurze Erklärvideos + Reflexionsfragen).
-Kleiner Pilot mit 20-30 Teilnehmenden in einem Kurs- oder Weiterbildungskontext.
-Laufendes Feedback einholen (kurze Umfragen, Lernjournal).
-Abschluss-Evaluation (Pre/Post-Selbsttest, Nutzungsdaten).
Phase C – Anpassung & Skalierung (3-6 Monate)
-Module anhand Evaluation anpassen.
-Transfer-Pack (H5P-Zips, Anleitung, Checkliste) zusammenstellen.
-Integration in analoge Lehrveranstaltungen / asynchrone Angebote.
Ressourcen & Rollen
-Projektleitung: Koordination, Stakeholder.
-Didaktiische Aufbereitung: Lernziele, Storyboards, Reflexionsfragen.
-Technik/IT: H5P-Hosting, Datenschutz, Exporte.
-Moderator:innen: Begleitung Pilot, Forenmoderation etc..
-Budget: welche Mittel sind für Videoproduktion, ggf. Schauspielerin / Schauspieler für Szenarien, kostenpflichtige Tools vorhanden?
Anpassungstipps & Stolpersteine
-Flexibilität: Module parametrisieren (Länge, Schwierigkeitsgrad).
-Stolperstein: Fehlender IT-Support → früh einbeziehen; Backup-Medien bereitstellen.
-Stolperstein: Unklare Datenschutzinfos → klare Hinweise auf Anonymität und Speicherfristen.
Tipp: Beginnen Sie mit einem „Proof of Concept“ statt Vollausrollung.
Zeitplanung & Meilensteine
-Vorbereitung: 2-4 Wochen
-Pilot: 6-8 Wochen (inkl. Laufzeit der Module)
-Review & Anpassung: 2-4 Wochen
-Skalierung: sukzessive über 3-6 Monate
Unterstützungs- und Transfermaterialien
-Stellen Sie bereit: H5P-Exportdateien, Slide-Vorlagen, Lernjournal-Template (PDF), Evaluations-Survey, One-Pager zur Implementierung, Checkliste „Datenschutz & Barrierefreiheit“.
Evaluations- und Qualitätsindikatoren (KPIs)
-Abschlussrate der Module (%)
-Veränderungen in den Selbsteinschätzungen, also die Differenz (Delta) zwischen Messwerten vor (Pre) und nach (Post) einer Maßnahme hinsichtlich Selbstorganisation/Medien- und KI-Kompetenz.
-Nutzungsdaten: Durchschnittszeit pro Modul, H5P-Interaktionsraten
-Qualitatives Feedback (3-5 Stichworte aus Reflexionsjournal)
Hinweise
Effekte
Unerwartete Effekte betrafen heterogene technische Vorkenntnisse, den Mehraufwand für Moderation synchroner Angebote, Datenschutzklärungen sowie den Wunsch einiger Teilnehmerinnen und Teilnehmer nach ergänzenden synchronen Austauschformaten. Daraus ergab sich ein organisatorischer Anpassungsbedarf hinsichtlich analoger Begleitung.
Learnings
(1) Die Modularität und einfache Adaptierbarkeit ist zentral für Nachnutzbarkeit.
(2) Didaktische Reduktion (Kernbotschaften) erhöht die Abschlussraten.
(3) Offene Kommunikation über Fehlschläge erhöht Vertrauen und Lerntransfer.
(4) Kombination aus Reflexion und praktischer Toolanleitung fördert nachhaltige Verhaltensänderung.
Empfehlung
Teilweise: Für größere Einrichtungen empfiehlt sich ein hybrider Ansatz: parallel zu den Selbstlerneinheiten kleine, moderierte Lerngruppen einrichten. Solche begleitenden Peer-Gruppen erhöhen Transfer und Motivation. Zudem ist ein früher Einbezug von IT- und Datenschutzverantwortlichen sinnvoll, um spätere Hürden zu vermeiden.
Tipps
Es sollte klein mit einem Modul zu einem Kernthema gestartet und dieses und pilotiert werden. Es ist empfehlenswert, früh IT, Datenschutz sowie Studierende und Lehrende einzubinden. Fertige Templates (Check-listen, Lernjournal) sollten zur Verfügung gestellt werden, damit Nachnutzende sofort loslegen können. Alle Inhalte sollten mobil getestet werden, Moderationsformate in den ersten Wochen aktiviert werden. Kurze Onboarding-Videos sollten eingeplant werden. Strukturiertes Feedback (Pre/Post, Nutzungsdaten) und Learnings sollten offen gesammelt und geteilt werden
Sonstiges
Sollte für die Umsetzung des Projekts kostenpflichtige Tools vonnöten sein, sollte rechtzeitig mit dem Be-schaffungsprozess über die zuständige Dienststelle begonnen werden, da diese Prozesse bis zur finalen Freigabe der Gelder viel Zeit bedürfen. Beispielsweise können interne juristische Prüfungen der gewünschten Anwendungen den Prozess ungeahnt verlängern.
Methoden
Empfohlen
Nicht empfohlen
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