
Verantwortungsvolle Wissenschaft in der Biomedizin
Our modular teaching concept is designed to provide (dental-) medical students with guidance towards the fundamentals of responsible scientific practice with its specific requirements in terms of reproducibility and transparency from the beginning of a research project to dissemination within the doctoral thesis process in a blended learning format. The students will gain modern research competencies from the research idea and research question through the research process to a good scientific paper. In addition to content- related topics, they will learn everything about formal requirements, getting practical tips and get to know problem-solving strategies. In addition to the teaching material, students will receive extensive additional literature, links and course offers to delve into topics of interest more intensively.
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Umfassende Data Literacy Education am College
Ziel des Projekts ist der Ausbau einer umfassenden Data Literacy Education für Erstsemesterstudierende, indem über die technischen Fähigkeiten zur Datenanalyse hinaus die philosophischen, gesellschaftlichen und politischen Aspekte der Digitalisierung adressiert werden. Ein neues Lehrangebot für einen aufklärerischen und kritisch-reflexiven Umgang mit Daten wird an der Leuphana fächer- und fakultätsübergreifend langfristig verankert und realisiert ein Best-Practice-Beispiel für andere mittelgroße Hochschulen. Während der einjährigen Förderdauer wird auf drei Ebenen ein tragfähiger breiter Ansatz entwickelt, der dem übergeordneten Ziel und gleichzeitig der Situation der Erstsemesterstudierenden in ihrer Studieneingangsphase Rechnung trägt. A) Forschungsbasierte Grundlagen: Erarbeitung eines Verständnisses der philosophischen, gesellschaftlichen und politischen Aspekte der digitalen Transformation auf dem aktuellen Stand der Forschung und Formulieren von für die Studieneingangsphase angemessenen Lernzielen. B) Curriculumsentwicklung: Identifikation derjenigen curricularen Bestandteile, in denen einzelne Aspekte der Data Literacy Education umgesetzt werden können und sollen sowie Entwicklung entsprechender Lehrformate. C) Dialog von Studierenden und Lehrenden: Drittens wird explizit der Dialog von Studierenden und Lehrenden über Data Literacy gestärkt durch die Entwicklung und Durchführung spezifischer Beteiligungsformate für Studierende.
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Communitybuilding für Lehrende
Die Maßnahme richtet sich an Lehrende mit hohem Workload, die dennoch einen praxisorientierten Austausch zu digitalen Lehr- und Lernwerkzeugen suchen. In locker gestalteten Workshops werden Hierarchien bewusst aufgehoben und eine greifbare, weniger akademische Ansprache gewählt. Ziel ist es, keinen zusätzlichen Zeitaufwand zu erzeugen, sondern tatsächlichen Mehrwert zu bieten: Dazu zählen individuelle 1:1-Gespräche, Anerkennung ausgezeichneter Lehre sowie ein asynchrones Social-Network (Academic Cloud Hub) für Publikationen, Ankündigungen und informellen Austausch. Ergänzend ermöglichen Kontakte über LinkedIn und ähnliche Netzwerke gezielt Unterstützung einzuholen. Durch fach- und institutsübergreifende Vernetzung werden didaktische und technische Herausforderungen – etwa der Einsatz von KI-Tools – gemeinsam adressiert. Als Impuls dienen eine gemeinsame Lehr-Lern-Plattform und Academic Cloud Tools.
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Embracing my superpowers: Mithilfe der Superheld:innen-Metapher Sprachlernstrategien reflektieren, erweitern und nachhaltig festigen
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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