Interdisziplinäre Methodenlehre und Kompetenzen
Interdisziplinäre Kooperation erfordert ein Verständnis verschiedener Wissensformen, Wissenschaftskulturen und normativer Dimensionen unterschiedlicher Forschungsansätze. Das Methodenzentrum der Leuphana und der darin eingebettete Sustainability Methods Wiki (sustainabilitymethods.org) dienen als Drehscheibe einer spiralcurricularen Methodenlehre, die den methodischen Kompetenzaufbau der Studierenden kontinuierlich begleitet. Der Methoden-Wiki wurde und wird in parallelen Projekten aufgebaut und soll im Rahmen des vorliegenden Projekts in die Lehre eingebettet und seine Wirksamkeit für den Kompetenzerwerb erforscht werden. Durch das Anlegen und Ausweiten eines experimentellen Vergleichs in der Lehre und einer Erhebungsinfrastruktur, die den Erwerb von Methodenkompetenzen longitudinal über das Studium nachverfolgt, kann die Wirkung des Wikis überprüft, und seine Anwendung anschließend in der spiralcurricularen Methodenlehre an der Leuphana verankert werden. Neben der Bereitstellung von Lehrmaterial und Hinweisen zur didaktischen Herangehensweise für Lehrende, wird die Erzeugung von Evidenz angestrebt, die den Wiki und die damit zentral assoziierten Module kontinuierlich revidiert.
Auf einen Blick
Kontakt
Das könnte Sie auch interessieren
Easy Tutor - KI-gestütztes intelligentes Tutorensystem zur einfachen Erstellung und automatischen Korrektur komplexer E-Learning-Aufgaben
Sogenannte intelligente Tutorensystem (ITS) erlauben, komplexere Aufgaben automatisiert zu korrigieren und zu bewerten. Diese vergleichen die Abgaben der Studierenden häufig mit einem Pool an Musterlösungen der Dozierenden oder basieren auf sehr vielen Regeln. Somit ist das Feedback an die Studierenden entweder eingeschränkt oder die Erstellung ist für die Dozierenden zu zeitaufwändig. Ziel des Projektes Easy Tutor KI-gestütztes intelligentes Tutorensystem zur einfachen Erstellung und automatischen Korrektur komplexer E-Learning-Aufgaben ist es, dass Studierende hilfreiches Feedback erhalten, ohne dass Dozierende einen erhöhten Aufwand haben. Erstellt wird ein selbstlernendes System, das mit der Zeit von allein immer besser darin wird, Studierenden intelligentes Feedback zu deren Lösungen zu geben an-statt lediglich auf vorgefertigtes Feedback zurückzugreifen. Darüber hinaus wird die Aufgabenerstellung für die Dozierenden vereinfacht. Mithilfe von neuen Data-Mining-Methoden und künstlicher Intelligenz werden vorliegende Studierenden-Lösungen analysiert. So soll zukünftig möglich sein, dass das System automatisch Hilfestellungen an Studierende geben kann. Zum Beispiel können richtige Studierendenabgaben, welche nicht der Musterlösung der Dozierenden entsprechen, genutzt werden, um das System selbstständig und ohne Eingriffe der Dozierenden dazulernen zu lassen.
Projekt anzeigen
Ko-Kreative Entwicklung eines VR Demonstrators
Um die Integration von immersiven Technologien in der Hochschullehre zu fördern, wurde ko-kreativ mit Studierenden ein Virtual Reality Demonstrator konzipiert und entwickelt. Dieser wurde gemeinsam mit Studierenden in verschiedenen Formaten weiterentwickelt und in unterschiedlichen Lehrveranstaltungen getestet.
Maßnahme anzeigen
Enhancing Student-Centered Learning Environments: A Data-Driven Approach to Hybrid Lecture Room Classification and Resource Allocation
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
Publikation anzeigen