Hybrid Flexible Inverted Mathematics MOOC
Eine Herausforderung des Inverted-Classroom-Modells liegt in der Motivation der Studierenden zu kollaborativem Lernen sowohl während der Präsenzphasen als auch in den Vorbereitungsphasen. Dies ist umso schwieriger in hybriden Umsetzungen, wenn ein Teil der Studierenden ausschließlich synchron online und/oder in asynchronen Formaten teilnimmt.Das Projekt zielt darauf ab, in einer Lehramts-Mathematikvorlesung vielfältige Interaktionsanlässe durch die Einbindung zahlreicher externer Personen zu schaffen, die an Mathematik interessiert sind. Ziel ist die Entwicklung eines innovativen Lehrkonzepts, das Elemente des Inverted Classrooms, des HyFlex-Modells und eines Massive Open Online Courses (MOOC) kombiniert. Dadurch sollen Studierende motiviert werden, gemeinsam mit ihren Kommiliton*innen und mit Personen außerhalb der Hochschule mathematische Probleme zu lösen.Es wird eine innovative Lernumgebung für dieses Lehrmodell entworfen, die durch wiederholte Iterationen mittels eines Design-Research-Ansatzes evaluiert und optimiert wird. Studierende sind als Teilnehmende, Hilfskräfte und Feedbackgeber*innen eingebunden. Die Wirksamkeit des Projekts hinsichtlich Flexibilisierung, Motivation, Zufriedenheit und Lernerfolg wird durch umfassende Evaluationsmaßnahmen überprüft.
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Perspektivwechsel für Soziale Nachhaltigkeit
Im Rahmen das Projektes wird eine Simulation erarbeitet, in der unterschiedliche Perspektiven im Zusammenspiel von Immobilienprojektentwicklung und Gemeinwesenarbeit durch Studierende eingenommen und erfahrbar gemacht werden. Damit werden nicht nur Aspekte der Nachhaltigkeitstransformation zugänglich gemacht, die regelmäßig auf eine interdisziplinäre Zusammenarbeit unterschiedlicher Akteur*innen angewiesen ist, sondern auch ein Schwerpunkt auf die soziale Dimension der gelegt, die bislang deutlich weniger im Fokus steht. Letzteres gilt insbesondere für die Immobilienbranche, die nicht selten egozentrisch und rein renditeorientiert agiert. Die Student*innen erlangen durch die Simulation die Möglichkeit, praxisrelevantes Wissen selbstgesteuert zu erlernen und darüber hinaus das Zusammenspiel relevanter beteiligter Akteure einzuordnen und aus den Perspektiven anderer Akteure zu lernen. Durch nachvollziehbare Szenarien, die multimediale Aufbereitung der Rollen und die Organisation als Blockseminar, das angebunden an ein reales Wohnprojekt- oder Quartier zusätzlich die Einbindung von Mentor*innen aus der Praxis ermöglicht, ergibt sich eine praxisnahes, realistisches und inter- sowie transdisziplinäres Lernumfeld, in dem die akteurs- und fachübergreifende Nachhaltigkeitstransformation erprobt und erfahren werden kann.
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Kommunikationsstrukturen im Projektteam
In interdisziplinären Hochschulentwicklungsprojekten treffen Mitarbeitende aus unterschiedlichen Arbeitskulturen aufeinander. Lehrstühle, Abteilungen und Fachbereiche haben jeweils eigene Kommunikationsgewohnheiten sozialisiert – von regelmäßigen Jour Fixes bis hin zu rein anlassbezogenen Mail-Abstimmungen. Diese Unterschiede können die Zusammenarbeit belasten, wenn sie nicht bewusst adressiert werden. Die Maßnahme beschreibt, wie Projektkoordinator:innen diese Unterschiede erkennen und darauf aufbauend eine passgenaue Kommunikationsstrategie entwickeln. In kleinen Teams geschieht dies durch aktives Erkunden der Bedürfnisse; in Großprojekten eher durch Fingerspitzengefühl bei der Strukturgestaltung. Ziel ist es, einen Rahmen zu schaffen, der möglichst wenig Reibung produziert und gleichzeitig den Projektanforderungen gerecht wird.
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KI-unterstützte Programmierung mittels ergebniszentrierter Fehlerklassifikation. Potenziale zur Schaffung neuer Lernräume
Programmierkenntnisse gewinnen in technischen Studiengängen zunehmend an Bedeutung. Jedoch stehen in Programmierübungen häufig zu wenige Tutor:innen zur Verfügung, die die Studierenden beim Lösen der Programmieraufgaben unterstützen. Deshalb wird ein KI-System entwickelt, das die Studierenden jederzeit und individuell beim Lösen der Programmierübungen unterstützt. Im Gegensatz zu klassischen Ansätzen analysiert das KI-System nicht den programmierten Code, sondern fokussiert sich auf die Zwischen- und Endergebnisse (z. B. erzeugte Daten, Plots). Anhand dieser gibt das KI-System Hinweise und Erklärungen, um das selbstständige Arbeiten und kritische Denken ohne Musterlösung zu fördern. Ein erster Prototyp wurde im Rahmen einer Programmierübung eingesetzt und mit positiver Resonanz evaluiert.
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