
Entwicklung digitaler Mathematik-Atlas „matlas“
Mit matlas können Studierende alle wichtigen Themen der Mathematik im Grundstudium über eine digitale Wissenslandkarte interaktiv erkunden und sich Wissen ergänzend zu Vorlesungen selbstständig aneignen. Über einen zentralen Einstiegspunkt ist matlas hochschulweit zugänglich. Über Lerneinheiten sind sämtliche multimediale Lernmaterialien, wie z.B. Lehrvideos und Foliensätze, zugänglich.
Kategorien
Beschreibung
Herausforderung
Vor Projektbeginn waren Lernmaterialien an vielen Orten und in sehr vielen unterschiedlichen Formaten zugänglich. Sie waren auf Laufwerke, Lernplattformen und Clouds verteilt. Die Materialien waren auf die jeweiligen Themen beschränkt und nicht vernetzt. Außerdem gab es keine globale Übersicht über die wesentlichen Themen der Mathematik im Grundstudium.
Herangehensweise
Es wurde das Software-Framework matlas erstellt. Dieses ermöglicht den Studierenden eine interaktive Exploration aller wichtigen Teilgebiete der Mathematik. Zusätzlich wurden mithilfe der Software-Bibliothek manim didaktisch konzipierte Lernvideos erstellt. Zudem wurden die Lernmaterialien in ein möglichst einheitliches Erscheinungsbild konvertiert und in matlas integriert.
Zusammenhang
Der Mathematik-Atlas matlas wurde im Rahmen des Teilprojekts „Digitales Mathematikwissen im Grundstudium“ erstellt und anhand von einigen Kapiteln der Grundlagenmathematik (Lineare Gleichungssysteme, Komplexe Zahlen, Differenzengleichungen) exemplarisch vorlesungsbegleitend eingesetzt. Darüber hinaus wurden die Prototypen mehrfach durch Studierende evaluiert. Dies erfolgte durch Fragebögen und Einzelinterviews.
Voraussetzung
Für die Erstellung der Lernvideos wurde die Programmier-Bibliothek manim gesucht und gefunden, mit deren Hilfe Videos per Skripting-Technologie erstellt werden können. Dieses Konzept erleichtert die Wartung und Pflege der Videos beträchtlich und sorgt für nachhaltige und stets aktuelle Lerninhalte.
Eignung
Der Einsatz von matlas wurde in Studierenden-Evaluationen positiv beurteilt. Insgesamt wurden von den Studierenden noch mehr Lernmaterialien dieser Art nachgefragt. Das Interesse der Studierenden an matlas ist über die Zeit gewachsen und besteht unvermindert. Der Aufbau einer derartigen Lernumgebung lohnt sich insbesondere für Grundlagenthemen, die für einen großen Kreis von Studierenden relevant sind und die sich nicht sprunghaft ändern.
Schritte
Feststellen, ob Bedarf an einer fakultäts- und/oder studiengangübergreifenden Wissenslandkarte besteht
Software-Framework erstellen oder übernehmen
Integration in die eigene Lernplattform sicherstellen
Struktur der Fachgebiete und Teilgebiete in bis zu drei Ebenen anlegen
Fachliche Inhalte generieren und einpflegen
Relevanz der Teilgebiete anhand der Modulbeschreibungen der teilnehmenden Studiengänge identifizieren
Pilotversuch in den Veranstaltungen durchführen
Feedback der Studierenden einholen und die Wissenslandkarte iterativ verbessern
Hinweise
Effekte
Die Erstellung von Videos ist extrem zeitaufwendig. Unter Nutzung der eingesetzten Scripting-Technologie werden die Lernvideos quasi programmiert. Es wird ein Programmcode erzeugt, der den Inhalt und Ablauf der Videos detailliert beschreibt. Dieser Code wird übersetzt und anschließend automatisiert in ein Video gerendert. Nur durch diese eingesetzte Technologie, bleiben die Ergebnisse wartbar und können bei Bedarf aktualisiert werden.
Es muss sichergestellt werden, dass das Software-Framework dauerhaft gewartet wird. Hierfür müssen personelle Ressourcen vorgehalten werden.
Learnings
- Lernmaterialien sind umso beliebter, je multimedialer sie aufbereitet werden. Dies haben die durchgeführten Studierenden-Evaluationen gezeigt. Durch unterschiedliche Formate soll sichergestellt werden, dass die Studierenden möglichst aktiv lernen.
- Lernmaterialien mit explizit ausgewiesenem Schwierigkeitsgrad, etwa anhand einer Stern-Klassifikation, werden von den Studierenden als besonders hilfreich empfunden.
- Die Erstellung von guten Lernvideos ist ein mehrstufiger Prozess und erfordert hohen zeitlichen Aufwand.
- Features mit Bugs verlieren schnell die Akzeptanz der Studierenden.
- Das Software-Knowhow sollte nicht auf eine einzelne Person beschränkt sein. Durch Personalfluktuation geht schnell wertvolles Wissen verloren. Die Einarbeitung neuer Personen ist zeitaufwändig.
Tipps
Vom ersten Tag an sollte eine mittel- und langfristige Perspektive entwickelt werden, wie das Lernangebot erstellt und vor allem gewartet und weiterentwickelt wird. Ein fakultäts- und studiengangübergreifender Mathematik-Atlas ist ein größeres Projekt. Selbst die reine Pflege der Software und der fachlichen Inhalte erfordert regelmäßig Wartungsaufwand. Ein derartiges Lernangebot ist kein fertiges Produkt.
Sonstiges
Es lohnt sich in jedem Fall, jenseits von YouTube und unzähligen anderen - mehr oder weniger verlässlichen – Quellen, eine Plattform für das Fachgebiet Mathematik im Grundstudium an der eigenen Hochschule zu etablieren. Sorgfältig selbst erstellte, hochwertige Lernmaterialien bilden einen wichtigen und wertvollen Gegenpol zu unscharfen und teilweise falschen über KI generierten Lösungen und Antworten.
Methoden
Empfohlen
Nicht Empfohlen
Das könnte Sie auch interessieren

Prompt Higher Learning Mit KI-gestützten Writing Tools (Hochschul-)Bildung verbessern?!
Das interdisziplinäre Projekt zielt darauf ab, Nutzungsszenarien von KI-gestützten Chatbots wie ChatGPT in Bildungseinrichtungen zu entwickeln und Bildungsangebote dazu hochschulintern zur Verfügung zu stellen. Zunächst werden grundlegende Konzepte von Sprachmodellen und deren Umsetzung in Chatbots vermittelt. An Beispielen werden zentrale Funktionalitäten und Textqualitäten analysiert. Im zweiten Schritt stehen die Anwendungsmöglichkeiten in Hochschulen, Schulen und anderen Bildungseinrichtungen, insbesondere für Lehr-Lernszenarien, im Vordergrund. Auf der Basis mediendidaktischer Grundlagen und erziehungswissenschaftlicher Lehr-Lernszenarien entwickeln die Teilnehmenden eigene spezifische Fallbeispiele. In der dritten Phase werden diese auf ihre Effektivität und Qualität geprüft. Dabei wird evaluiert, inwiefern die Prompts für verschiedene Zielgruppen geeignet sind und ob sie zu den gewünschten (Lern-)Ergebnisse führen und es werden mögliche Auswirkungen auf Mikro-, Meso- und Makroebene reflektiert. Das Projekt wird formativ evaluiert, um sowohl die Lern- bzw. Bildungsprozesse der Teilnehmenden, als auch die Unterstützung von Lehr-Lernszenarien mit KI-gestützten Chatbots zu untersuchen. In der vierten Phase werden in einer Zukunftswerkstatt Perspektiven für den Einsatz von KI-Writing-Tools entwickelt und an der Hochschule eingebracht. Darüber hinaus soll eine Sammlung von Prompts und Lehr-Lernszenarien aufgebaut und zugänglich gemacht werden.
Projekt anzeigen
Gestaltung mobiler Interaktions- und Infoformate
Die umfassende Partizipation Studierender in der Lehre wird in der Praxis wenig umgesetzt. Gründe dafür können fehlendes Wissen, geringe Motivation sowie ein nicht klar erkennbarer Mehrwert für Lehrende und Hochschulen sein. Im Rahmen des Verbundprojekts D2C2 entwickelte die Community Kunst und Gestaltung ein innovatives Ausstellungs- und Interaktionsformat. Ziel war es, erfolgreiche Beispiele studentischer Mitge-staltung sichtbar und unmittelbar an Hochschulen erlebbar zu machen. Drei mobile Wagen, aufgebaut als Pop-up-Räume, boten Informationsflächen, Workshopbereiche und Präsentationen dieser partizipativen Lehrprojekte, die über 4 Jahre Forschungsarbeit entstanden. Durch niedrigschwelligen Zugang, Präsenz vor Ort, interaktive Formate und ein dreitägiges Workshopprogramm förderte die RoadShow Austausch, Vernet-zung und Bewusstseinsbildung über Partizipation. Die Präsentation erfolgte im Sommer 2025 an zehn Standorten, darunter Festivals, Tagungen und Hochschulveranstaltungen. Für di
Maßnahme anzeigen
Umsetzung eines E-Assessment zur Vorbereitung der Studierenden für ein Laborpraktikum mit Remote-Zugang unter Verwendung der Bildungsplattform OPAL/ONYX
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
Publikation anzeigen