Digitalisierung: Gute Tools allein reichen nicht aus Mit Co3Learn kooperative Lehre neu denken
Auf einen Blick
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Digitallabor Mathematik für die Chemie
Viele Studierende im Fach Chemie haben Defizite in mathematischen Grundlagen, da im Curriculum häufig eine direkte Verknüpfung mit der Anwendung in der Chemie fehlt. In den bisherigen Curricula werden außerdem selten ausreichende Möglichkeiten zum Erlernen von Programmierfähigkeiten geboten, die angesichts der wachsenden Bedeutung von Computermodellen und disruptiver Technologien wie Quantencomputing und Künstlicher Intelligenz in der Chemie dringend benötigt werden. Das Ziel unseres Projekts ist ein modulares und adaptives Digitallabor, in dem Studierende für die Chemie relevante mathematische Konzepte eigenständig in Python-Programmen umsetzen und direkt mit einem chemischen Kontext verknüpfen. So werden mathematische Grundlagen eng mit der Fachausbildung verknüpft und gleichzeitig Kenntnisse im Programmieren und Visualisieren von Daten erworben. Die einzelnen Versuche enthalten Elemente der forschungsnahen Lehre. In ihre Entwicklung wird die Studierendenperspektive systematisch eingebracht. Im Digitallabor erwerben die Studierenden essentielle Fähigkeiten für die moderne naturwissenschaftliche Arbeit, beispielsweise indem sie Grenzen von Modellen sowie systematische Wege zu ihrer Verbesserung eigenständig evaluieren. Es ermöglicht den Studierenden zudem interaktives, individualisiertes und dezentralisiertes Lernen, was die Hochschullehre insbesondere für stärker diversifizierte Studierendenkohorten resilienter und zukunftsfester macht.
Projekt anzeigen
Fallstudienkurs Controlling Analytics Challenge
Studierende werden in die Programmiersprache R eingeführt und lernen anhand von Lernvideos und praktischen Übungen in einer Cloud-Umgebung Grundlagen und vertiefende Inhalte von Data Analytics mit Controlling-Bezug, etwa zur Regression oder Klassifikation. Die selbstständige Bearbeitung praxisnaher Fallstudien wird durch Online-Coachings begleitet. Ein entweder studentisches oder KI-gestütztes Peer Review ermöglicht den Studierenden eine Qualitätsverbesserung und simuliert zugleich den Begutachtungsprozess wissenschaftlicher Veröffentlichungen. Abschließend erstellen die Studierenden Präsentationen zu ihren Fallstudien und reichen diese als Video ein. Eine Jury aus Kursbetreuern und Unternehmensvertretern als Kooperationspartner wählen daraus die drei besten Teams aus, die in einer Abschlussveranstaltung in einem Wettbewerbsformat ihre Lösungen vorstellen und verteidigen. Die Jury zeichnet daraus unter Einbezug eines Studierenden-Votings die überzeugendste Lösung mit einem Preis aus.
Maßnahme anzeigen
Problem perception and problem regulation during online collaborative learning: what is important for successful collaboration?
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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