
Problembasiertes Lernen und Prüfen sozialer und kommunikativer Kompetenzen mit Situational Judgement im Polizeistudium
Ziel des Projektes ist, das Polizeistudium praxisnäher zu gestalten und dabei polizeiliches Erfahrungswissen und wissenschaftliche Erkenntnisse einzubeziehen. Zudem soll eine durch die Nutzung digitaler Technologien massentaugliche Alternative zur Vermittlung sozio-kommunikativer Kompetenzen erprobt werden. Dazu sollen videobasierte Szenarien mit polizeilichen Standardsituationen aus dem Bereich Schutzpolizei/Streifendienst erstellt werden, die sowohl für die Lehre als auch im Prüfungsbereich genutzt werden können. Grundlage für die Entwicklung der Szenarien soll eine Befragung von berufserfahrenen Polizistinnen und Polizisten bilden. Gesucht werden Situationen, welche von den befragten erfahrenen Polizistinnen und Polizisten erfolgreich bewältigt wurden (Beispiele guter Praxis), jedoch als schwierig für Unerfahrene eingeschätzt werden. Neben der reinen Situationsbeschreibung geht es dabei vor allem auch um eine psychologische Auswertung der Situationen, die mittels der sogenannten "Critical Decision Method" nach Gary A. Klein durchgeführt werden soll. Auf dieser Grundlage sollen für Lehrzwecke an der Hochschule für Polizei geeignete Szenarien erarbeitet, verfilmt und in der Lehre erprobt werden. Dabei soll auf Methoden wie das Problembasierte Lernen als Lehrmethode und Situational Judgment als Prüfungsform zurückgegriffen werden, die bisher im Polizeistudium in Deutschland noch wenig genutzt werden.
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Augmented Reality Flow
Im Rahmen des Projekts wird für Studierende eine Augmented Reality (AR) Flow App zur Durchführung virtueller Strömungsversuche auf einem Smartphone oder Tablet entwickelt und evaluiert. Die Versuche werden in einem Laborskript beschrieben. App und Laborskript bilden zusammen eine interaktive Lernumgebung zum besseren Begreifen der Strömungsmechanik. Die Verknüpfung zwischen dem Laborskript und der AR Flow App wird z.B. über QR-Codes hergestellt. Die Studierenden können die App für die selbständige Durchführung von virtuellen Versuchen auch außerhalb der Universität, in sogenannten HomeLabs, verwenden. Die Labore werden damit leicht zugänglich und eine Visualisierung der im realen Experiment gewöhnlich unsichtbaren und schwer verständlichen Effekte der Strömungsmechanik wird ermöglicht.
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PyRope Demo, Tutorial, Tutor-Pakete, Aufgabenpool
PyRope ist eine relativ neue Python-Bibliothek, mit der man sehr leicht (z.B. via Jupyter-Notebooks) interaktives Lehrmaterial (inklusive E-Assessment-Elementen) erstellen und in Modulen einsetzen kann. Erstellt wurden für das in Python entwickelte E-Assessment-System PyRope (a) eine an potenzielle Nutzende und Interessierte aus dem Hochschulbereich adressierte Demo der Funktionalitäten, (b) ein Tutorial für Lehrende, das eine Step-by-Step-Einführung in die Aufgabenentwicklung mit PyRope (inkl. Codebeispielen) bietet und so den Einstieg in die Programmierung mit PyRope im Sinne agiler, iterativer Softwareentwicklung unterstützt, (c) mehrteilige Softwarepakete für in MINT-Studiengängen essenzielle mathematische Grundlagen in Form von Tutorien, welche neben randomisierten Aufgaben theoretische Passagen beinhalten und die sich hierdurch sowohl für die Einbindung in die Vorlesungen des Grundstudiums als auch für das Selbststudium eignen, (d) ein Pool von über 100 randomisierten Aufgaben
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Worked Examples as Application of Analogical Reasoning in Intelligent Tutoring and their Effects on SQL Competencies
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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