ForContext. Digitale Tools für multimodale Analyse
ForContext. Mit digitalen Tools die multimodale Analysekompetenz stärken Unsere Kommunikation ist multimodal. Dabei kommen den audio-visuellen Medien in allen ihren Ausdrucksformen eine immer größere Bedeutung zu und bestimmten den öffentlichen Diskurs. Daher gilt es, die jeweilige Medienspezifik bei der Verwendung von digital repräsentiertem Wissen kontextuell zu erfassen, kritisch zu hinterfragen und diese Kenntnisse praktisch für die Erstellung und Auswertung von Medien nutzbar zu machen. Komparatistische und andere analytische Verfahren stehen dabei ebenso im Vordergrund wie praktische Kenntnisse der digitalen Tools. Um diese Kompetenz in die Curricula integrieren zu können, sollen zusammen mit Studierenden und Fachvertreter:innen erstens auf die jeweiligen Studienfächer ausgerichtete Lerneinheiten entwickelt werden, in denen die Grundlagen der digitalen Medienverwendung und -analyse vermittelt werden. Zweitens werden für Interessierte Vertiefungsmodule im Schlüsselkompetenzbereich erarbeitet und eingerichtet werden. Drittens soll ein schneller Zugriff auf Tools und Methoden über eine Website und Videotutorials ermöglicht werden.
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Thinking Aloud About Linguistics
The Thinking Aloud About Linguistics (TAAL) project aims to help university instructors who wish to better understand where and why their students struggle with course content. While we as instructors often know which questions or topics students frequently misunderstand, we do not always know what makes that particular content challenging for our learners. One aspect of the necessary knowledge for teaching (Ball et al., 2008) is knowing where students struggle and how to adjust our instruction accordingly. The TAAL project proposes to develop metacognitive classroom activities in English linguistics that use recent technological innovation to collect and summarize students thinking about targeted grammar concepts. These summaries then provide instructors data to reteach and reassess course content. Metacognitive activities have long been shown to benefit students (Perry et al., 2019), as they allow learners to process and articulate their thinking. While this project focuses on linguistics and grammar, TAAL is meant to serve as a pilot for both our degree program and beyond. The goal is that the teaching and analyzing processes developed in this project can easily be transferred to other teaching contexts, in the hope that university educators across fields who seek to better understand how to support students in their content area can use these tools in their instruction.
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Quantitative Wirksamkeitsanalyse (Evaluation)
In dieser Maßnahme wurden hochschuldidaktische Workshops quantitativ evaluiert. 1) Es wurde ein modulares Selbsteinschätzungsinstrument (Fragebogen) zu digitalen Kompetenzen, Kompetenzen zur Internationalisierung der Lehre sowie zu prädiktiven Faktoren zur Nutzung digitaler Medien in der Lehre entwickelt und an einer Stichprobe von 200 Hochschullehrenden validiert, psychometrische Gütekriterien wurden bestätigt. 2) Für jeden Workshop wurden passende Skalen zusammengestellt, es wurde eine Prä-Post-Befragung durchgeführt. 3) Die Ergebnisse wurden den Workshopleitenden im Sinne einer Lehrevaluation zurück gemeldet. 4) Teilnehmende konnten individuelle Rückmeldungen im Vergleich zu den 200 Hochschullehrenden erhalten. 5) Die Gesamtauswertung aller Workshops zeigt deutliche Kompetenzgewinne in zentralen Bereichen.
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KI-unterstützte Programmierung mittels ergebniszentrierter Fehlerklassifikation. Potenziale zur Schaffung neuer Lernräume
Programmierkenntnisse gewinnen in technischen Studiengängen zunehmend an Bedeutung. Jedoch stehen in Programmierübungen häufig zu wenige Tutor:innen zur Verfügung, die die Studierenden beim Lösen der Programmieraufgaben unterstützen. Deshalb wird ein KI-System entwickelt, das die Studierenden jederzeit und individuell beim Lösen der Programmierübungen unterstützt. Im Gegensatz zu klassischen Ansätzen analysiert das KI-System nicht den programmierten Code, sondern fokussiert sich auf die Zwischen- und Endergebnisse (z. B. erzeugte Daten, Plots). Anhand dieser gibt das KI-System Hinweise und Erklärungen, um das selbstständige Arbeiten und kritische Denken ohne Musterlösung zu fördern. Ein erster Prototyp wurde im Rahmen einer Programmierübung eingesetzt und mit positiver Resonanz evaluiert.
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