Im Zusammenspiel von Forschung und Entwicklung neue Potenziale entdecken - SoTL als Ansatz zur Minderung von Frustration im Lehralltag.
Auf einen Blick
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Open T-Shape for Sustainable Development
Eine Folge der schnellen, technischen Entwicklung ist es, dass sich insbesondere technische Studiengänge immer stärker spezialisieren. Gleichzeitig wächst der Bedarf an interdisziplinären Kompetenzen der Absolventen:innen, um die globalen Zukunftsherausforderungen wie Klima, Hunger, Schutz von Tieren und Umwelt etc. bewältigen zu können. Hochschulen fehlt es aber meist an entsprechend flexiblen curricularen Strukturen, um diesen Anforderungen gerecht zu werden. Eine Antwort auf diese Problemstellung bietet das Entwicklungsprojekt mit der Konzeption, Implementierung und des Transfers eines hochschulübergreifenden, offenen und digital zugänglichen T-Shape-Modells am Beispiel der 17 UN-Nachhaltigkeitsziele. Das T-Shape Modell ermöglicht eine interdisziplinäre Ergänzung (Querstrich des T) zu einem disziplinären Studiengang (Sockel des T). Eine weitere Besonderheit des Projekts liegt in der Offenheit des Vorhabens: alle angebotenen Bildungsinhalte sind frei zugänglich und offen lizenziert. Jede Hochschule kann bei der Erstellung der Inhalte mitwirken, jede Hochschule kann die Bildungsinhalte nutzen, jede und jeder kann die Bildungsangebote für die persönliche Weiterentwicklung und -qualifizierung verwenden!
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Digitale Lernkompetenz: Selbstlernangebote zur Förderung von Future Skills
Ziel der Maßnahme ist die Entwicklung digitaler Selbstlernangebote zur Förderung zukunftsrelevanter Schlüsselkompetenzen, um Studierende auf das selbstorganisierte Lernen in hybriden Hochschulumgebungen vorzubereiten. Durch multimediale Lernnuggets und Selbstlernkurse werden Selbstlern-, Kollaborations- und Digitalkompetenzen nach dem Future Skills-Modell vermittelt. Die Plattform #kompetentdurchsstudium der Hochschule Koblenz wurde hierzu gezielt weiterentwickelt und neu ausgerichtet.
Maßnahme anzeigen
Do students’ beliefs and orientations toward peer feedback predict peer feedback quality and perceptions?
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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