Gemeinsam Lehrpersonen bilden Digitalität mit Informatik nachhaltig gestalten
Interaktive, kommunikative Lehrformate leben von vielfältigen Diskussionen, die aber mit kleinen Kohorten nur schwer erzielbar sind. Betrifft dies Studiengänge, in denen Kommunikations- und Diskursfähigkeiten zum Kompetenzerwerb gehören, ist dies besonders problematisch. Eine Lösung ist, Kohorten gleicher Studiengänge universitätsübergreifend zusammenzufassen, dazu digitale Werkzeuge einzusetzen und die notwendigen Lehr- und Forschungsexpertisen zu bündeln. Für die fachdidaktischen Veranstaltungen im Lehramt Informatik wird dies pilotiert. Digitalisierung wird hier schon lange in der Dualität Werkzeug Inhalt behandelt; für den Distanzunterricht bestehen kreative und interaktive best practice - Vorbilder. Die Kohortenmitglieder werden zudem zu Botschafter:innen der Digitalität für ihre Mitstudierenden. Aufgrund bundeseinheitlicher, klarer KMK-Vorgaben hinsichtlich der zu erwerbenden fachwissenschaftlichen und fachdidaktischen Kompetenzen sind die Studiengänge formal vergleichbar. Inhaltlich werden gemeinsame Veranstaltungen gestaltet, strukturell das Format über die Projektlaufzeit hinaus verankert, auch, um weiteren Universitäten die Beteiligung und damit das Lehramt Informatik in der Breite überhaupt erst zu ermöglichen.
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Lernplattform für innovatives Musizieren
Das Projekt ai.muse entwickelt und pilotiert eine innovative digitale Lernplattform für Musikstudierende, die individuelles Üben und Ensemblearbeit mit KI-gestützter Begleitung flexibel ermöglicht. Die Plattform ergänzt die künstlerische Präsenzlehre durch steuerbare digitale Begleitszenarien, sodass realitätsnahe Übesituationen und virtuelle Orchesterproben unabhängig von Zeit und Ort möglich werden.Die Initiative stammt von einem internationalen Studierenden und wird kollaborativ mit Studierenden, Lehrenden und technischen Expert*innen umgesetzt. Im Mittelpunkt stehen Studierendenpartizipation, nachhaltige Verankerung und besondere Innovation durch Integration anspruchsvoller, polyphoner Instrumente wie dem Klavier. Über 100 Studierende wirken an Konzeption, Entwicklung und Erprobung der Plattform mit, gestalten Inhalte und reflektieren die Anwendung im Lehralltag. Der Arbeitsplan umfasst fünf Arbeitspakete: Aufbau und Organisation, technische Implementierung, Content-Erstellung und Pilotierung, KI-Integration sowie Evaluation und Transfer. Die Plattform fördert exploratives, selbstgesteuertes Lernen und schafft neue Lernräume. Lehrende und Studierende profitieren von unmittelbarem Feedback, flexibler Nutzung und einer nachhaltigen Struktur, die über das Projekt hinaus an der Fakultät verankert wird. Evaluation und Dissemination sichern die Wirksamkeit und den Transfer der Projektergebnisse.
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Entwicklung des Stud.IP-Plugins „getFeedback!“
Insbesondere in Großveranstaltungen ist es häufig schwierig, allen Studierenden prozessbezogenes Feedback auf ihre Lernprodukte (z.B. Aufgabenblätter) zu geben. Eine potenzielle Lösung liegt darin, tutorielles und/oder peer-basiertes Feedback umzusetzen. Wie die empirische Lehr-Lernforschung zeigt, muss dieser Feedbackprozess jedoch gut angeleitet werden, um erfolgreich zu sein. Wir haben daher das Stud.IP-Plugin „getFeedback!“ entwickelt, das es Lehrenden erlaubt, strukturierte tutorielle und/oder peer-basierte Lehr-Lernszenarien für ihre Lehrveranstaltungen zu entwickeln und diese entweder synchron oder asynchron (in jedem Fall aber anonymisiert) umzusetzen.
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Examining the regulation of motivational and comprehension-related problems during collaborative learning
Während des kooperativen Lernens können vielfältige Probleme auftreten, die es für Gruppen erforderlich machen, wirksame Regulationsprozesse einzusetzen. Bislang ist wenig darüber bekannt, (a) welche Arten von Strategien Lernende in solchen Gruppen typischerweise anwenden, um ihr Lernen zu regulieren, und (b) auf welchen sozialen Ebenen (Selbst‑ vs. Co‑ vs. geteilte Ebene) sie diese Strategien einsetzen, um unterschiedlichen Arten von Problemen Rechnung zu tragen, die während der Zusammenarbeit auftreten können. Um diese Fragen zu untersuchen, entwickelten wir vier Fallvignetten, die eine Lerngruppe bei der Prüfungsvorbereitung beschrieben, wobei Probleme systematisch in einem 2×2‑Within‑Subjects‑Design variiert wurden (Vorhandensein vs. Nicht‑Vorhandensein motivationaler bzw. verständnisbezogener Probleme). N = 278 Studierende wurden gebeten zu beschreiben (a) welche Strategien und (b) auf welchen sozialen Ebenen sie diese Strategien in jeder der vier Problemsituationen einsetzen würden. Die Ergebnisse zeigten, dass Studierende auf motivationale Probleme mit mehr motivationalen, jedoch weniger kognitiven Strategien reagieren und auf verständnisbezogene Probleme mit mehr kognitiven, aber einem ähnlich hohen Einsatz motivationaler Strategien. Damit scheinen Studierende motivationale Probleme in einer problemsensitiveren Weise anzugehen als verständnisbezogene Probleme – ein Befund, der sich auch über die verschiedenen sozialen Ebenen hinweg zeigte.
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