Rechtschreibung Lernen und Lehren intensiv
Das Projekt reagiert auf sinkende Orthografiekompetenzen von Schülerinnen, Schülern und Studierenden bei gleichzeitiger Anforderung an Lehrkräfte, diesen Trend umzukehren. Projektziel ist die Entwicklung des studienbegleitenden H5P-Selbstlernsystems RELLi zur Stärkung des Wissens- und Kompetenzerwerbs zu Schriftspracherwerb, Rechtschreibung und ihrer Didaktik/Förderung. In einem 360°-Schulszenario werden Selbstlernmodule mit individualisierten Lernpfaden (durch Handschriftlabor, Fach-/Methodenbibliothek, Diagnostikraum und Förderzentrum) angelegt. Die individuelle Lernprogression geht durch automatisiertes formatives Feedback auf heterogenes Vorwissen ein und baut dies sukzessive aus. Die Entwicklung neuer H5P-Module (Wortstatistik, Handschrift, Fragenpool) und APIs zur Integration bestehender (Rechtschreib-, Graphomotorik-) Apps ermöglicht gamifizierte, aktivierende Aufgabenformate. RELLi wird zur Erzeugung von Synergieeffekten in einem partizipativen Design-Based-Research-Prozess mit Studierenden und lehrenden Handschrift-, Orthografie- und Diagnostik-Expert:innen der Universität Potsdam entwickelt. Es soll die Wissensvermittlung und Übung effizienter und effektiver gestalten und Freiräume für diskursive, angewandte, problemzentierte Formate in der Präsenzlehre schaffen. So wird das Studium attraktiv und lernförderlich umgestaltet und fit für die Ausbildung heutiger Deutschlehrkräfte gemacht. Als OER-Publikation soll RELLi die Aus- und Weiterbildung im DACH-Raum bereichern.
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KI für das Ingenieurstudium nutzbar machen
Wir entwickeln das KI4ING-Tool, ein auf Systemen der Künstlichen Intelligenz (KI) basierendes, digitales Unterstützungssystem für das Lernen der Technischen Mechanik (TM). Dadurch machen wir KI für das Ingenieurstudium nutzbar. KI-Systeme sind weit verbreitet und werden von Studierenden für ihr Studium intensiv eingesetzt [3,9]. In KI4ING untersuchen wir, wie KI-Systeme für das fachspezifische Lernen im Ingenieurstudium dienlich sein können. Bestehende KI-Systeme sind in der Lage, fachspezifischen Output zu generieren. Dieser ist jedoch nicht immer korrekt und erfordert von Nutzenden einen kritischen Umgang. Eine Alternative können fachspezifische Aufgabenmaterialien sein, die mit KI-Systemen verknüpft werden. Durch diese Materialien sowie Vorgaben zur Gestaltung der Antworten können Outputs von KI-Systemen fachlich korrekt und lernförderlich sein. Im Zuge des Projekts KI4ING entwickeln wir Aufgabenmaterialien für das Fach TM und identifizieren lernförderliche Gestaltungsmerkmale für den Output von fachspezifisch angepassten KI-Systemen. Diese verknüpfen wir mit bestehenden KI-Systemen und implementieren diese KI-Systeme in eine KI-basierte, digitale Lernplattform für die TM (KI4ING-Tool). Wir verfolgen im Projekt KI4ING einen Entwicklungsansatz auf Basis des Design-Based Research und binden Expert*innen aus TM, KI und Bildungsforschung sowie Studierende ingenieurwissenschaftlicher Studiengänge aktiv in den Entwicklungsprozess ein.
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Beteiligungsformate für studentische Partizipation
Um studentische Partizipation sowohl im Projekt umzusetzen als auch hochschulweit zu fördern, wurden verschiedene Beteiligungsformate entwickelt und erprobt. Die Formate reichten von niedrigschwelligen Beteiligungsmöglichkeiten im Vorbeigehen bis hin zu ganztägigen Veranstaltungen mit vorheriger Anmeldung. Mit den Beteiligungsformaten wurden Studierende nicht nur als Zielgruppe, sondern insbesondere als Mitgestaltende von Hochschullehre und -leben, deren Perspektiven berücksichtigt werden, einbezogen. Durch die Beteiligungsformate konnte studentische Partizipation aktiv gefördert und sichtbar gemacht werden. Die Ergebnisse und Learnings, die im Rahmen der Förderung studentischer Partizipation im Projektzeitraum entstanden sind, wurden auf einer Website zur studentischen Partizipation dokumentiert, um die Verstetigung und den Transfer zu ermöglichen.
Maßnahme anzeigen
Wenn Studierende die Vorlesung halten – ein kollaboratives Lehrformat.
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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