
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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KI-basiertes Feedback für Freitexte und Diagramme
In diesem Projekt, welches auf dem Easy-Tutor Projekt von Freiraum 2022 aufbaut, soll unter Benutzung von Prompting-Technologien auf bekannten Sprachmodellen wie ChatGPT oder Mistral sowie eigenen KI-Modellen ein bestehendes intelligentes Tutorensystem (ITS) für SQL-, Excel- und Mathe-Aufgaben um die Feedback-Generierung für weitere Aufgabenarten erweitert werden: Textaufgaben mit wenigen Lösungsvarianten (z.B. Modellierungsaufgaben) und Freitextaufgaben sowie die Überprüfung von Seminar- und Abschlussarbeiten.Im ersten Fall erfolgt zuerst eine Harmonisierung und dann eine (semi)-automatische Klassifikation der Lösungsstrategien durch das ITS. D.h., wenn das ITS eine neue Lösungsstrategie entdeckt, reicht es diese zur Korrektur an Dozierende weiter. So lernt das ITS, neue Strategien zu bewerten. Mit der Zeit kann es dann immer selbstständiger den Studierenden Feedback geben, auch wenn sich die konkreten Formulierungen jedes Mal unterscheiden. Dieser Ansatz ist eine Verallgemeinerung des Ansatzes zur selbstlernenden Feedback-Generierung für SQL-Aufgaben [arXiv:2311.10730].Bei Seminar- und Abschlussarbeiten überprüft das ITS neben Formalkriterien (wie Zitierweise) die Struktur und den Aufbau der Arbeit (Ist eine Forschungsfrage erkennbar? Bauen die vom Sprachmodell erkannten Aussagen auf vorherigen Teilen der Arbeit auf? Gibt es ein Fazit, welches zur Forschungsfrage passt?). Dozierende können Feedback geben, nachdem viele strukturelle und formale Fehler schon beseitigt wurden.
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Planung der Bildungsintervention: Wiki
Die Implementierung des Wikis (Maßnahme 2) setzt eine strukturelle, administrative und inhaltliche Planung voraus. Das Wiki wurde intern geplant, getestet, bestehende Kursinhalte in die auf Moodle aufgesetzte Wiki-Oberfläche übertragen sowie technische und inhaltliche Anleitungen für die spätere Nutzung durch die Studierenden erstellt. Die technischen und inhaltlichen Anleitungen dienen der Konsistenz der zu erstellenden Wiki-Beiträge. [Anm. StIL: Diese Maßnahme wurde in einer Vorgängerversion der Abfrage dokumentiert. Bei der Übertragung auf das aktuelle Format kann es vorkommen, dass die Antworten nicht hundertprozentig zur Frage passen.]
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Multimediale Theorie-Praxis-Verzahnung in einer universitären Lernwerkstatt. Das TheoWerk
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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