Stud. Aushilfs-/Vertretungslehrkräfte unterstützen
Der massive Lehrkräftemangel führt deutschlandweit zumverstärkten Unterrichtseinsatz von Lehramtsstudierenden an Schulen. Diese Aushilfs- und Vertretungslehrkräfte sammeln dabei extracurriculareschulische Praxiserfahrungen, können diese aber nicht systematisch für ihren Professionalisierungsprozess im Studium nutzen.DieserEntwicklung begegnet der Projektverbund der Universitäten Hildesheim (UHi) und Marburg (UMR) mit save_u (Studentische Aushilfs-/Vertretungslehrkräfte unterstützen):UHi und UMRwerden gemeinsam Studienelemente konzipieren und erproben, umdie extracurricularenPraxiserfahrungen der Lehramtsstudierenden in Schulen kohärent mit ihrem Lern-und Professionalisierungsprozess im Studium zu verzahnen. Neben akademischem Ertrag und Innovationspotenzial erhöht die enge Anbindung schulischer Tätigkeit an wissenschaftsgeleitete Reflexion kurzfristig die Unterrichtsqualität.Die Kooperation der bzgl. Schulformen und strukturellem Rahmen komplementär aufgestellten UHi und UMR wird das Professionalisierungsspektrum für Lehrende und Studierende erweitern. save_u erlaubt eine Neufokussierung der wissenschaftlichen Qualifizierung im Lehramtsstudium durch innovative Praxisorientierung und Verbesserung des Bezugs zu Anforderungen des Berufsfelds. Die vonsave_uerprobten Modelle haben das Potenzial, bundesländer- und studiengangübergreifend für Architekturen von Lehramtsstudiengängen als Blaupausen für Studienstruktur, einzelne Module, Lehrformate und Lehrkultur zu dienen.
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Kompetenzen erfolgreichen Studierens
Zunehmend heterogene Voraussetzungen und Kompetenzdefizite quer durch die Fächer (u.a. Grundlagen wissenschaftlichen Denkens und Arbeitens, methodische und fachbezogene Kenntnisse) können den Einstieg in das Studium erschweren und längerfristig zu dessen Abbruch führen. Solche Defizite können in regulären Veranstaltungen nicht vollständig aufgefangen werden, somit droht eine Fortsetzung der nach wie vor gegebenen Selektivität des Bildungssystems. Im vorliegenden Modellprojekt an der Universität Vechta, angesiedelt an der Arbeitsstelle LEHREN DIGITAL am Arbeitsbereich der Pädagogischen Psychologie, werden auf empirischer Basis virtuelle Bildungsbausteine konzipiert und evaluiert, die darauf zielen, vorhandene Lücken der Studierenden zu schließen. Der Arbeitsbereich hat einen in diversen Projekten erprobten, spezifisch differentiell-psychologischen Ansatz entwickelt, bei dem in diesem Vorhaben bestehende fach(un)spezifische Defizite im Rahmen einer Lehrenden- und Studierendenbefragung ermittelt und prototypisch gebündelt werden. Auf dieser Grundlage erfolgt die Entwicklung, Durchführung und Evaluation eines Sets an Bildungsbausteinen, welches der Heterogenität der Studierenden in möglichst hohem Maße gerecht wird. Konzipiert wird ebenso ein Self-Assessment, das als Wegweiser zu den je passenden Bausteinen fungiert. Diese können individuell zusammengesetzt und im Vorfeld des Studiums (etwa als Überbrückung von Wartezeiten) wie studienbegleitend genutzt werden.
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Diese Praxis-Handreichung der Virtuellen Akademie Nachhaltigkeit (VAN) stellt den kombinierten Key-Feature-Ansatz (kKF-Ansatz) als Methode für kompetenzorientierte digitale Lehr- und Prüfungsformate im Kontext der Bildung für nachhaltige Entwicklung (BNE) vor. Ziel des Ansatzes ist es, über reine Wissensabfragen hinauszugehen und insbesondere die Entscheidungs- und Handlungskompetenz von Studierenden zu fördern und sichtbar zu machen. Der Ansatz basiert auf dem aus der medizinischen Ausbildung bekannten Key-Feature-Verfahren, das standardisierte Prüfungsszenarien auf kritische Entscheidungssituationen in Problemlösungsprozessen fokussiert. Im Rahmen des von der Stiftung Innovation in der Hochschullehre (StIL) geförderten Projekts KeNobi wurde der Ansatz für den Einsatz in Nachhaltigkeitskontexten adaptiert und weiterentwickelt. Zentrale Elemente sind fallbasierte kKF-Threads, in denen ein Szenario geschildert wird, auf das zunächst Wissens- und Analysefragen folgen, bevor Studierende Entscheidungen treffen müssen. Ergänzt wird dies durch einen vorab klar definierten Erwartungshorizont sowie Feedback-Loops für nicht vollständig korrekte Antworten.
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