Innovationscluster E-Assessment
Die Optimierung von Prüfungsbedingungen ist zentrales Thema für Hochschulen. Zugleich hat sich die Zahl durchgeführter E-Assessments unter Corona deutlich erhöht. Alleine die Verbundpartner führen aktuell >75.000 E-Abschlussprüfungen durch. NOVA:ea möchte akademische Bildung in allen biographischen Phasen mit studierendengerechten E-Asessments fördern. Es platziert Studie-rendendiversität im Zentrum der didaktischen/technischen/diagnostischen Gestaltung von E-Assessments. Leitprinzip ist die Verzahnung der studierendenzentrierten Innovierung mit technologi-scher Weiterentwicklung, die für an über 230 HS eingesetzte E-Prüfungssysteme als Open Source erfolgt. Zu den Entwicklungen zählen domänenspezifische Aufgabenformate sowie flexible On-Demand E-Assessments. Ein Prüfungscockpit gibt Lehrenden durch Assessment Analytics Hand-lungsempfehlungen zur iterativen Verbesserung. Besondere Aufmerksamkeit gilt der Akzeptanzför-derung bei der Einführung von E-Assessments. Besonderen Stärke des Projektverbunds ist der fest in der Projektstruktur verankerte Transfer zwischen komplementären Verbundpartnern. Austausch in andere HS soll durch ein OER E-Assessment-Toolkit für Lehrende & Serviceeinrichtungen erleichtert werden.
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ROS-LP Lehr- und Programmierplattform
Der Lehrstuhl für Individualisierte Produktion (IP) erforscht Digitalisierungs- und Automatisierungsansätze entlang der gesamten Wertschöpfungskette der Bauindustrie. Diesen Forschungsthemen folgend wurde 2020 der Masterstudiengang Construction and Robotics an der RWTH Aachen eingeführt. Das Hauptziel des Studiengangs ist die Entwicklung und der Einsatz von automatisierten Baumaschinen und der Robotik als Grundlage für innovative Bauprozesse auf Baustellen. Aktuell sind Studierende mit Bachelorabschlüssen aus ca. 30 verschiedenen Ländern und unterschiedlichen fachlichen Hintergründen eingeschrieben. Aufgrund der internationalen und interdisziplinären Zusammensetzung der Studierenden kommt den Grundlagenkursen eine essentielle Bedeutung zu. Durch das Projekt ROS-LP soll die Wissensvermittlung in einem weit verbreiteten Framework der Robotik, des Robot Operating Systems (ROS), vereinfacht werden. Der Einstieg in ROS ist eine große Herausforderung, besonders für Studierende ohne fachlichen Hintergrund in Informatik. Die Faktoren dafür sind eine Vielzahl von unterschiedlichen, nicht kompatiblen Versionen, das Aufsetzen einer geeigneten Betriebssystemumgebung (Linux) und hohe Hardwareanforderungen. Es soll daher eine betriebssystemunabhängigen Lehr- und Programmierplattform entwickelt werden, die als Browseranwendung für jeden Studierenden zugänglich ist, hinterlegte Kurse sollen durch die komplexen Themen führen ohne durch Versionierungsprobleme Frust zu erzeugen.
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Auswertung von Studienverlaufsdaten
Zur Überprüfung der Frage, inwieweit die Wahl von Modulreihenfolgen einen Erklärungsgehalt auf den Studienerfolg haben wurden Studienverläufe von Absolventinnen und Absolventen analysiert. Würden sich aus der Reihenfolge bei der Wahl von Modulen signifikante Erkenntnisse ermitteln lassen, dann könnten diese in einem digitalen Studienassistenten berücksichtigt werden. Konkret wurden mittels ökonometrischer Instrumente beispielsweise analysiert ob es erfolgreicher für eine Abschlussnote oder die Studiendauer ist früh im Studium spezifische Kernfächer (als notwendige Grundlage) oder Wahlmodule (als Motivation) zu belegen?“, „Ziel ist es, durch Aufdeckung erfolgreicher Strategien, Studierenden Vorschläge zur effizienten und effektiven Studienplanung an die Hand zu geben, um den erfolgreichen Studienverlauf zu unterstützen. Als weiteres Ziel sollen die Daten auch zur Optimierung der des Studiums von organisationaler Seite aus genutzt werden, um das Design des Studiengangs zu überdenken und
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Relevance of student motivation for providing high-quality peer-feedback: Results of two field studies
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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