Digital and Data Literacy in Teaching Lab
Mit dem Digital and Data Literacy in Teaching Lab (DDLitLab) verfolgt die Universität Hamburg das Ziel, am Beispiel des interdisziplinären Studienprogramms Data Literacy Education (DLE) ein digitales Studienökosystem zur Förderung der Digital University Teaching Literacy (DUTy) zu entwickeln. Im Studienökosystem DLE wird Digitalität in Studium und Lehre als Ausgangspunkt für die Entwicklung eines Studienprogramms und seiner Module und Lehrveranstaltungen gedacht und nicht, wie sonst üblich, als ergänzendes Werkzeug. Das Studienökosystem DLE stärkt zum einen die DUTy auf der Ebene einzelner Lehrender durch kontinuierliche fakultätsübergreifende Austausch- und Reflexionsprozesse und mit diesen verzahnte didaktische und technische Weiterbildungsangebote. Gleichzeitig dient es als Vorbild für die systematische Weiterentwicklung der DUTy auf der Ebene ganzer Studiengänge und -programme und strahlt durch die enge inhaltliche Verknüpfung fachübergreifender und fachspezifischer DLE-Angebote in die Fächer und Fakultäten aus.
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Konzeptuelle Modellierung ist ein wichtiger Bestandteil aller MINT-Curricula. Der Erwerb von Modellierungsfähigkeiten erfordert personalisiertes und iteratives Üben. Aktuell ist es an der FernUniversität (FEU) nicht möglich, jedem Studierenden personalisierte, iterative Übungsmöglichkeiten orts- und zeitunabhängig anzubieten, da das Erstellen solcher Assessments aus Ressourcengründen manuell nicht realisierbar ist. Zur automatischen Erzeugung personalisierter Übungen zur konzeptuellen Modellierung nutzt METALADIN ALADIN (Generator für Aufgaben und Lösungshilfen aus der Informatik und angrenzenden Disziplinen), und erweitert diesen um KI und Metamodelle. Dazu wird eine Lehrveranstaltung in Microlearning-Einheiten (MLE) strukturiert, die jeweils Wissensvermittlung und Assessments (Kompetenzerwerb und Kompetenzprüfung) umfassen. Assessments werden passend zu Kompetenz und beruflichem Hintergrund des Lerners generiert und basierend auf der Kompetenzmessung Empfehlungen gegeben. An der FEU wird die Moodle-Erweiterung Adaptive Personalized Learning Environment (APLE) zur Darbietung von MLE mit nicht personalisierten, vorgegebenen Übungen eingesetzt. METALADIN integriert ALADIN mittels LTI in APLE. Mithilfe der Adaptionsregeln in APLE sollen zu Kompetenz und beruflichem Hintergrund passende Aufgaben vorgeschlagen werden.Dies ermöglicht wiederholtes Üben mit personalisierter Progression des Schwierigkeitsgrads und Passung zum beruflichen Hintergrund, was den Lernerfolg fördert.
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