
IdeaL Innovationsnetzwerk für digitale adaptive Lehre
Durch das Pandemiegeschehen sind digitale Tools für die Lehre auch in der Breite an den Hochschulen angekommen. Damit ergeben sich neue Lösungsmöglichkeiten für aktuelle Problemstellungen. An der OTH Amberg-Weiden sind dies: (1) eine zunehmende Heterogenität der Studierenden erfordert eine adaptivere Gestaltung der Lehre; (2) eine wachsende Zahl internationaler Studierender bedarf eines auch fachsprachlichen Lernens; (3) der Dropout in den Ingenieurwissenschaften ist zu hoch; (4) Lehre in MINT-Grundlagenfächern adressiert oft nur ein schmales Kompetenzspektrum und (5) Lehrende verfügen noch über zu geringe medienbezogene Lehrkompetenzen. Das Vorhaben adressiert diese komplexe Problemlage durch den Aufbau eines Innovationsnetzwerks, in dem flexibel einsetzbare Lernbausteine für adaptive digitale Lehre entwickelt und produziert werden. Mit einer ganzheitlichen Sicht auf Lehren und Lernen tragen diese allen genannten Problemstellungen Rechnung und nutzen dafür gezielt die Potentiale der Digitalisierung etwa bezüglich einer adaptiven Lernprozesssteuerung, der Integration von synchronem fachsprachlichen Lernen und der Realisierung formativer Distanzprüfungsformate bei gleichzeitiger Förderung der erforderlichen Lehrkompetenzen.
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DATEN! - Hands-on data science im Physikstudium
Datenkompetenz als die Fähigkeit, auf hohem professionellem Niveau Datensätze zu analysieren und fundierte Aussagen aus diesen Analysen abzuleiten, ist in den letzten Jahren in allen quantitativen Wissenschaften neben Experiment und Theorie zu einer dritten Säule des Erkenntnisgewinns gereift. Offene Forschungsdaten sind ein Schatz an Ressourcen, der für die universitäre Lehre weitestgehend nicht erschlossen ist. Wir schaffen auf dieser Grundlage eine Datenbank mit hands-on Übungsmaterial zu moderner computergestützter Datenanalyse. Mittels numerischer und statistischer Methoden werden Studierende den Erkenntnisprozess nachvollziehen, wie wissenschaftliches Verständnis aus experimentellen Daten gewonnen wird. Dabei werden bahnbrechende Experimente, z.B. die Detektion von Gravitationswellen, Exoplaneten oder des Higgs-Bosons, als auch alltäglichere Datensätze, z.B. aus der Spektroskopie oder Mikroskopie, behandelt. Die Lernziele sind: i) Fähigkeiten in modernen Methoden der numerischen Datenauswertung, ii) Bewusstsein und Kenntnisse von statistischen Unsicherheiten, iii) Erwerb einer Daten- als auch Datenanalysekompetenz unter der Maxime von Reproduzierbarkeit und Transparenz, sowie iv) Grundverständnis des Prozesses Erkenntnisgewinn.
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Aufbau & Etablierung didaktischer Supportstruktur
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Der Einsatz virtueller Verzweigungssimulationen zur Vermittlung beruflicher Kompetenzen in der Berufsbildung von Gesundheitsfachpersonen - Ein Scoping Review
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