Innovative Lehre: Assessment, Rückmeldung, Adaption
Das Projekt iLEARN@HRSM fördert innovative Lehre, indem es digitale Assessments (weiter)entwickelt und die Nutzung der darüber generierten Informationen verbessert. Dies geschieht durch eine systematische Verschränkung der Rückmeldungen aus den Assessments mit Unterstützungs- und Beratungsangeboten für die Studierenden. Gleichzeitig nutzen die Lehrenden die Informationen für die Adaption der Lehre und werden dabei durch eine didaktische Weiterbildung zum Einsatz und zur Qualitätssicherung der Assessments unterstützt. Die wissenschaftliche Begleitung des Projektes ist Teil des institutionellen Lernprozesses der HSRM. In der Gestaltung von digitalen Assessments im Sinne aller Lernstandserhebungen, unabhängig davon, ob ihr Ergebnis unmittelbar in die abschließende Leistungsfeststellung einfließt sieht die Hochschule einen effektiven Hebel zur Steigerung der Lehr- und Lernqualität. Das häufigere und zeitnähere Feedback zum individuellen Lern- und Leistungsstand hilft den Lehrenden, besser auf die Studierenden einzugehen, und den Studierenden, ihr Studium individueller zu gestalten. Damit leistet das Projekt einen wichtigen Beitrag, um der stark gewachsenen, heterogenen Studierendenschaft ein erfolgreiches Studium zu ermöglichen.
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Übungsaufgaben KI-gestützt individualisiert
Das Projekt;AdapTask;entwickelt eine KI-gestützte Lernumgebung zur Stärkung des Übungsformats im ingenieurwissenschaftlichen Grundlagenstudium am Beispiel des Moduls;Maschinenelemente. Ziel ist es, Studierende durch adaptive, individualisierte Übungsaufgaben gezielt in ihrer fachlichen Kompetenzentwicklung zu fördern. Über einen dialogbasierten Prozess ermittelt ein KI-gestütztes System den individuellen Kompetenzstand eines Studierenden und passt bestehende Aufgaben durch evidenzbasierte Scaffolding-Maßnahmen z.?B. sprachliche Vereinfachung, Segmentierung, metakognitive Hinweise oder Übersetzung so an, dass sie in der Zone der nächsten Entwicklung liegen. Ein tutorielles Feedbacksystem begleitet den Lösungsprozess und reduziert Hilfen schrittweise mit wachsender Kompetenz (Guidance Fading). Die Entwicklung erfolgt partizipativ mit Studierenden und zielt auf flexible Übungsformate, die unterschiedliche Lernbedarfe, Studienrealitäten und Motivationen berücksichtigen. Die Wirksamkeit des Ansatzes wird datenbasiert über Kompetenzzuwachs, Nutzungsverhalten und qualitative Rückmeldungen überprüft.;AdapTask;verbindet aktuelle bildungswissenschaftliche Erkenntnisse mit technologischer Innovation und schafft neue Möglichkeitsräume für aktives, selbstreguliertes Lernen mit dem Ziel, Überforderung zu reduzieren, Motivation zu steigern und vermittelt über die Förderung der fachlichen Kompetenzentwicklung langfristig Studienabbrüche zu senken.
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Aufbau des Digital Object Learning Centre (DOLCE)
Das Digital Object Learning Centre (DOLCE) vermittelt disziplinübergreifend digitale Kompetenzen in der Arbeit mit Sammlungen am Beispiel der zentralen Sammlungsdatenbank der Goethe-Universität. Der aus aktuell neun Modulen bestehende DOLCE-Kurs kann entweder in Form eines Readers oder in Form von Video- oder Texttutorials auf Moodle benutzt werden. Er funktioniert sowohl als Selbstlern- als auch als Blended Learning Tool. DOLCE wurde bisher in der objektbezogenen Lehre genutzt und eignet sich darüber hinaus für den Kompetenzaufbau in der digitalen Sammlungsarbeit für Universitäten und GLAM-Institutionen.
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Prüfungen an sächsischen Hochschulen – Perspektiven, Entwicklungen und Probleme ein Jahr nach Auslaufen der Notfallverordnungen.
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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