digital augmented Science Teaching and Research
DigiSTAR schließt die digitale Kluft in der Studieneinstiegsphase, indem die Lehrveranstaltungen im Grundstudium mit fachdidaktisch fundierten, passenden digitalen Lernmodulen (Add-Ons) angereichert werden. Diese sind je nach Anforderungsbereich Multimedia-Selbstlern-Module, AR-Ergänzungen (z. B. zur besseren Vorstellung der Teilchenebene) oder die gezielte Integration von digitaler Messwerterfassung & Datenauswertung in Praktika. Dabei werden speziell Analogien zwischen Grundvorlesungen und fachwissenschaftlicher Forschung herausgearbeitet. Basierend und in Anlehnung an bereits publizierte Best-Practice-Beispiele werden diese Lernmodule unter Anleitung des Projektteam von fachdidaktisch ausgebildeten Lehramtsstudierenden im Masterstudium in einer speziell dafür eingerichteten Lehrveranstaltungen entwickelt und zur freien Nutzung (OER) bereitgestellt. Die Lernmodule implementieren dabei aktuelle Erkenntnisse fachdidaktischer Forschung (insb. im Bereich Digitalisierung) und fokussieren a) mediale Ergänzungen (u.a. AR/VR, multiple Repräsentationen) zu davon besonders profitierenden Fachwissensinhalten (Nichtsichtbares sichtbar machen) und b) fachtypische Verwendungen digitaler Technologien in den Naturwissenschaften.
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Learning Science Teaching with Augmented Reality
Ziel des Vorhabens Learning STAR ist es, am Beispiel konkreter Experimente aus dem Naturwissenschaftlich-technischen Unterricht eine augmentierte Lernumgebung im Reallabor, also Laborsituationen, bereitzustellen, über die Lehramtsstudierende typische Fehler bei der Anleitung von Experimenten kennenlernen, die Fehler diagnostizieren und aufbauend darauf unterschiedliche Handlungsoptionen erproben können. Hierzu soll im Rahmen des Projekts für ein naturwissenschaftliches Experiment eine adaptive augmentierte Lernumgebung als Prototyp entwickelt und im Rahmen von fachdidaktischen Seminaren erprobt und evaluiert werden. Experimentieren ist für dieses Ziel eine gute Grundlage, weil die notwendigen Forschungsdaten (zu Fehlern, zur Prozessdiagnostik, zu günstigen Entscheidungen von Lehrkräften) bereitstehen und für die Programmierung der Lernumgebung genutzt werden können. Im Gegensatz zu Bildschirmlernumgebungen sind wir also in der Lage, in einem realen Ausbildungslabor der Universität eine gesamte experimentelle Unterrichtssituation zu simulieren, ohne dass dabei reale Schülerinnen und Schüler benötigt werden. Diese Ausbildung soll vor allem auf die Praxissemester besser vorbereiten, sodass in den Schulen die Unterrichtszeit effektiver genutzt werden kann. Um der Heterogenität späterer Schülergruppen besser begegnen zu können sollen zudem Fehler adressiert werden, wie sie in allen Schulstufen zu finden sind.
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Communitybuilding für Lehrende
Die Maßnahme richtet sich an Lehrende mit hohem Workload, die dennoch einen praxisorientierten Austausch zu digitalen Lehr- und Lernwerkzeugen suchen. In locker gestalteten Workshops werden Hierarchien bewusst aufgehoben und eine greifbare, weniger akademische Ansprache gewählt. Ziel ist es, keinen zusätzlichen Zeitaufwand zu erzeugen, sondern tatsächlichen Mehrwert zu bieten: Dazu zählen individuelle 1:1-Gespräche, Anerkennung ausgezeichneter Lehre sowie ein asynchrones Social-Network (Academic Cloud Hub) für Publikationen, Ankündigungen und informellen Austausch. Ergänzend ermöglichen Kontakte über LinkedIn und ähnliche Netzwerke gezielt Unterstützung einzuholen. Durch fach- und institutsübergreifende Vernetzung werden didaktische und technische Herausforderungen – etwa der Einsatz von KI-Tools – gemeinsam adressiert. Als Impuls dienen eine gemeinsame Lehr-Lern-Plattform und Academic Cloud Tools.
Maßnahme anzeigen
Sozial-emotionales Lernen in virtuellen Räumen interaktiv gestalten
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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