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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Innovative Lehre: Assessment, Rückmeldung, Adaption
Das Projekt iLEARN@HRSM fördert innovative Lehre, indem es digitale Assessments (weiter)entwickelt und die Nutzung der darüber generierten Informationen verbessert. Dies geschieht durch eine systematische Verschränkung der Rückmeldungen aus den Assessments mit Unterstützungs- und Beratungsangeboten für die Studierenden. Gleichzeitig nutzen die Lehrenden die Informationen für die Adaption der Lehre und werden dabei durch eine didaktische Weiterbildung zum Einsatz und zur Qualitätssicherung der Assessments unterstützt. Die wissenschaftliche Begleitung des Projektes ist Teil des institutionellen Lernprozesses der HSRM. In der Gestaltung von digitalen Assessments im Sinne aller Lernstandserhebungen, unabhängig davon, ob ihr Ergebnis unmittelbar in die abschließende Leistungsfeststellung einfließt sieht die Hochschule einen effektiven Hebel zur Steigerung der Lehr- und Lernqualität. Das häufigere und zeitnähere Feedback zum individuellen Lern- und Leistungsstand hilft den Lehrenden, besser auf die Studierenden einzugehen, und den Studierenden, ihr Studium individueller zu gestalten. Damit leistet das Projekt einen wichtigen Beitrag, um der stark gewachsenen, heterogenen Studierendenschaft ein erfolgreiches Studium zu ermöglichen.
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Nutzer:innenzentrierte Perspektive einnehmen
Um hochkomplexe Inhalte besser zugänglich zu machen, haben wir gezielt eine nutzer:innenzentrierte Perspektive eingenommen. Dafür haben wir typische Verständnishürden und potentielle Fehlerquellen von Nutzer:innen ohne Vorerfahrung in diesem Bereich identifiziert und in die Überarbeitung der Materialien einbezogen. Diese Maßnahme wurde im Rahmen der Überarbeitung eines frei-zugänglichen Online-Tutorials zur Erstellung von Open Educational Resources (OER) für die Hochschullehre umgesetzt.
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Baula – die digitale Studienplanungsassistentin an der Universität Bamberg
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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