
PERsonalentwicklung in Zeiten der digitalen TransFORMation (PERFORM): Reflexive Lernprozesse mittels eines studienfachübergreifenden Ansatzes fördern
Die Digitalisierung und damit einhergehende Transformationsprozesse verändern Kompetenzanforderungen für verschiedene Berufsfelder. Das Berufsbild für Weiterbilder*innen, welches für Studierende der Arbeits- und Organisationspsychologie attraktiv ist, ist besonders betroffen: Unternehmen setzen zunehmend auf Tools und selbstgesteuertes Lernen. Dadurch werden Weiterbildner*innen zu Lernbegleiter*innen, die E-Learning, virtuelle und Präsenzformate flexibel kombinieren und auf individuelle Bedürfnisse der Teilnehmenden abstimmen müssen. Ziel des Projekts PERFORM ist es daher Studierende der Psychologie auf dieses neue Berufsfeld vorzubereiten. Die Studierenden gestalten die Konzeption, Weiterentwicklung, Durchführung und Evaluation von überfachlichen berufsbefähigenden Lerneinheiten zusammen mit erfahrenen Trainer*innen zu Themen wie Personalführung, Design Thinking, Stressprävention und Teamarbeit. Es entstehen neue Formate, die Future Skills mit selbstgesteuerten und kooperativen Lernansätzen vermitteln und somit den Anforderungen der digitalen Transformation gerecht werden. Psychologie-Studierende werden so optimal auf die Rolle als Lern- und Prozessbegleiter*innen vorbereitet. Zudem profitieren Studierende aller Fachrichtungen von der Auswahl aktueller Themen und innovativer Methoden (bspw. VR, AR). Die so entstehenden innovativen Konzepte können die Transferlücke zwischen Lernen an der Universität und Anwendung in der beruflichen Praxis schließen.
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Diversity sensitive assessment and fair grading - Training to enhance student teachers' assessment literacy
Das Projekt stammt aus der Erziehungswissenschaft mit dem Schwerpunkt Schulpädagogik. Die Antragsteller*innen Prof. Dr. Till Utesch und Prof. Dr. Karolina Urton adressieren damit die Verbesserung der Beurteilungskompetenz von Lehramtsstudierenden im Rahmen des bildungswissenschaftlichen Studiums. Die diagnostische Kompetenz von Lehrkräften stellt gerade auch mit Blick auf die individuelle Förderung einer heterogenen Schülerschaft einen zentralen Bereich der Lehramtsausbildung dar. Im Rahmen des Projektes werden digitale Module zum langfristigen Einsatz in der Lehrerbildung konzipiert und erprobt, die nehmen der Vermittlung von Wissen auch praktische Anteile enthalten, die u.a. auch eine Rückmeldung an die Studierenden hinsichtlich der Entwicklung ihrer persönlichen diagnostischen Kompetenz zulassen. Die digitalen Lehreinheiten ermöglichen, ergänzend zu den Veranstaltungen in Präsenz, ein vertieftes Selbststudium der Studierenden. Darüber hinaus wird das Lehrangebot durch Spotlight-Vorlesungen (inter-)nationale Wissenschaftler*innen ergänzt.
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Digitaler Fachbereich: Digitale Studienorganisation
Im Rahmen der Maßnahme „Digitale Studienorganisation“ entwickelten und erprobten die Pilotfachbereiche bauen-kunst-werkstoffe (b-k-w) sowie Wirtschafts- und Sozialwissenschaften (WiSo) digitale Lösungen zur Vereinfachung administrativer Abläufe. Ziel war es, die Studienorganisation auf System- und Prozessebene so weiterzuentwickeln, dass ein orts- und zeitunabhängiges Studium möglich wird. Zugleich sollten Studierende ihren Studienverlauf einfacher planen und steuern können. Darüber hinaus galt es, die Transparenz bei Modulwahl, Stundenplanung und Leistungsübersicht deutlich zu erhöhen.
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Bot or Not? Differences in Cognitive Load Between Human- and Chatbot-Led Post-Simulation Debriefings
Understanding how different debriefing formats impact learner’s cognitive load is crucial for designing effective post-simulation reflection activities. This paper examines cognitive load after post-simulation debriefings facilitated either by a human instructor or a generative AI Chatbot. In a controlled study with N = 45 educational science students, 23 participants engaged in a lecturer-facilitated debriefing, while 22 completed a chatbot-guided session. Cognitive load was assessed across intrinsic, extraneous, and germane dimensions. Results revealed no statistically significant differences between the two debriefing methods. Future research should examine AI-led debriefings with larger samples and employ complementary measures of cognitive load to provide a more comprehensive understanding.
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