Auf einen Blick
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METALADIN
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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Entwicklung digitaler Mathematik-Atlas „matlas“
Mit matlas können Studierende alle wichtigen Themen der Mathematik im Grundstudium über eine digitale Wissenslandkarte interaktiv erkunden und sich Wissen ergänzend zu Vorlesungen selbstständig aneignen. Über einen zentralen Einstiegspunkt ist matlas hochschulweit zugänglich. Über Lerneinheiten sind sämtliche multimediale Lernmaterialien, wie z.B. Lehrvideos und Foliensätze, zugänglich.
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Digitalisierung in der Hochschullehre aus Studierendenperspektive
Die Studie untersucht auf Basis von Studierendenbefragungen zu drei Erhebungszeitpunkten (2021-2024), wie digitale Lehrformate genutzt und bewertet werden und wie Studierende ihre digitalen Kompetenzen einschätzen. Die Ergebnisse zeigen hohe durchschnittliche Kompetenzselbsteinschätzungen, jedoch auch Überforderung durch die Vielzahl eingesetzter Tools sowie eine eher geringe Nutzung interaktiver oder KI-gestützter Formate. Besonders nützlich wurden klassische Formate wie Lernvideos bewertet. Zwischen den Erhebungszeitpunkten zeigten sich signifikante Unterschiede in der Nutzung und Bewertung einzelner Formate sowie in den Kompetenzselbsteinschätzungen. Insgesamt zeigt sich ein Spannungsfeld zwischen technischer Kompetenz, didaktischer Umsetzung und organisatorischen Rahmenbedingungen.
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