Universitas@Jena: Zukunft gemeinsam gestalten
Universitas@Jena: Zukunft gemeinsam gestalten reagiert auf kontextspezifische, insb. regionale und lokale, Herausforderungen in der Lehre: Die Universität Jena will interdisziplinäre Ansätze ausbauen, flexible und FutureSkills-adressierende Studienangebote sowie universitäre Modelle zur gesellschaftlichen Teilhabe entwickeln.Hierfür sollen drei innovative Lehr-Lernräume als zentrale Elemente einer modernen Lehrarchitektur etabliert werden: INNOV-AT (Innovationsatelier akademische Lehre), STUD-LAB (Entwicklungslabor Studienangebotsgestaltung) und TRANSFER-HUB (Transfer- und TransformationsHub).Das INNOV-AT schafft Raum für die Entwicklung innovativer Lehrmethoden, für partizipative Ansätze und die gezielte Förderung guter auch studentischer Lehre. Initiativen wie Partizipationsraum Lehrstrategie, Honours-Programm für studentische Lehre, FlexSpaceLehre und Forum Futurum#Lehre setzen hier an. Das STUD-LAB fokussiert auf Future Skills sowie flexible und interdisziplinäre Studienangebote. Die Initiativen Flex-Lab und Labor Interdisziplinarium adressieren so steigende Arbeitsmarktanforderungen und gesellschaftliche Veränderungen. Der TRANSFER-HUB stärkt die Vernetzung mit der Gesellschaft. Das FORUM GENERALE und die Plattform FSU_connect fördern den Dialog mit der Region und die gesellschaftliche Verantwortung der Studierenden und Lehrenden. Die Universität Jena sichert damit die Zukunftsfähigkeit ihrer Lehre und gestaltet gesellschaftlichen Wandel aktiv mit.
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Kausale Inferenz, Maschinelles Lernen und Reproduzierbare Forschung
Das Projekt KMR strebt an, moderne empirische Verfahren der kausalen Inferenz, des maschinellen Lernens und der reproduzierbaren Forschung in große verpflichtende Lehrveranstaltungen der Ökonometrie in wirtschaftswissenschaftlichen Studiengängen zu tragen, hier zunächst konkret die Einführung in die Ökonometrie (Wintersemester, 6 ECTS) an der Universität Duisburg-Essen (UDE). Umfangreiche open source-Materialien machen die Projektergebnisse anderen Studierenden und Lehrenden zugänglich. Der Arbeitsplan des Projektes gliedert sich in die vier Arbeitspakete Identifikationsstrategien (AP1), Maschinelles Lernen (AP2), Implementierung empirischer Forschung (AP3) und einem open-source-Kompendium (AP4). AP1 macht moderne kausale empirische Strategien wie difference-in-differences oder regression discontinuity zugänglich für Bachelorstudierende. AP1 adressiert erfolgreiche prädiktive Verfahren wie decision und regression trees und random forests. AP3 widmet sich der Vermittlung von Kompetenzen zur reproduzierbaren Forschung. Hierzu gehören die Integration von Text und statistischer Analyse ("RMarkdown"), interaktive Präsentation ("Shiny"), Versionskontrolle ("Github") oder die Erstellung von Paketen. AP4 erstellt ein open source-Online Kompendiums (AP4), das die Inhalte des Moduls frei zugänglich veranstaltungsbegleitend, aber auch zum Selbststudium bereitstellt.
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Planungs- und Entscheidungshilfe für E-Portfolios
Mit der Maßnahme wird eine Hilfestellung für die vielfältigen Entscheidungen gegeben, die mit der Implementierung von E Portfoliosystemen in Lehrveranstaltungen an Hochschulen verknüpft sind. Damit soll der in der Frühphase einer Implementierung gegebene höhere Workload durch eine effiziente didaktische und technologische Unterstützung für die Lehrenden transparent, planbar und bewältigbar strukturiert werden. Mit Hilfe einer didaktisch wie technisch angelegten Strukturmatrix werden Lehrende zur systematischen Planung ihrer Lehrveranstaltung angeregt und Handlungsempfehlungen gegeben, womit die Maßnahme effektiv, asynchron und veranstaltungsunabhängig zu einer Erhöhung der Akzeptanz der Implementierung von E Portfolio beiträgt.
Maßnahme anzeigen
Die Materialität analog-digitaler Schnittstellen. Usability-Testung Stift-basierter Eingabegeräte für E-Assessment-Szenarien
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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