
Hochschulübergreifend adaptive Lernwege Mathematik
Etwa die Hälfte aller deutschen Studierenden bestreitet ein mathematikhaltiges Studium. Viele erleben dort erhebliche Schwierigkeiten und die Abbruchquoten sind hoch. Maßnahmen der letzten Jahrzehnte waren zwar lokal oft erfolgreich, haben aber die Lage insgesamt kaum verändert. Gründe dafür können in mangelnder Individualisierung, Verbindlichkeit und Kohärenz der Angebote sowie einer unzureichenden Einbindung in jeweilige Studiengänge gesehen werden. Das Projekt HALMA soll für Studierende verbindliche und an Kompetenzprofile sowie Studienziele adaptierte individuelle sowie fachlich kohärente Wege im Lehrangebot explizit verankern. Damit verbundene Ziele sind (1) das Schaffen eines Fundaments verbindlicher Angebote zur Sicherung berufsfeldbezogener Studierfähigkeit, (2) die Revision der mathematischen Curricula, aufbauend auf erwartbarem Schulwissen und gerichtet auf studiengangspezifische Anforderungen, (3) die Stärkung berufsfeldbezogener Mathematikangebote und (4) die Individualisierung der Lehre. Die Umsetzung dieser Ziele erfordert eine grundlegende strukturelle Veränderung der Lehrarchitektur beteiligter Studiengänge. In HALMA ist ein agiler und evidenzbasierter Prozess in Partizipation aller am Lehr-Lern-Prozess beteiligten Personen aus der Mathematik und den beteiligten Fachbereichen vorgesehen. Das Kompetenzzentrum Hochschuldidaktik Mathematik (khdm) als Institution mit Erfahrung und internationalem Netzwerk wird diesen Prozess steuern und die Maßnahmen beraten.
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Zertifikat für KI-Kompetenzen von NW-Studierende
Ziel des Projekts sind Konzeption, Implementierung, Evaluation eines Zertifikatsprogramms DiKoLAN-KI zu KI-bezogenen Kompetenzen von NW-Studierenden - zunächst exemplarisch für Lehramtsstudierende mit naturwissenschaftlichen Unterrichtsfächern. Das Zertifikatsprogramm basiert dabei auf dem Orientierungsrahmen DiKoLAN KI (Huwer et al., 2024). So sollen zukünftig alle Studierenden der Naturwissenschaften dazu befähigen werden, KI-Systeme fachgerecht zu nutzen, kritisch zu reflektieren und die Potenziale und Herausforderungen dieser Technologie im Bereich der Naturwissenschaften sowie im NW-Unterricht kompetent in ihre zukünftige berufliche Praxis zu integrieren.;Das Zertifikatsprogramm enthält Basis- und Erweiterungszertifikate welche jeweils die individuelle berufliche Relevanz der Zielgruppen berücksichtigt. Diese setzen sich aus den Kursmodulen mit Schwerpunkten auf Typen und Funktionsweise von KI-Systemen (Grundlagen) sowie den Erweiterungsmodulen Lehren und Lernen mit KI , Lehren und Lernen über KI in Naturwissenschaften, Fachdidaktische Forschung mit KI sowie Fachwissenschaftliche Forschung mit KI zusammen. Durch Ko-Konstruktion mit einem Studierendenrat werden die Bedürfnisse der Zielgruppen explizit konzeptionell berücksichtigt.
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Evaluation von fachspezifischen Communities
Die wesentlichen Herausforderungen bestehen darin, dass es wenig Einblicke in Aktivitäten innerhalb fachspezifischer Professional Learning Communities gibt, die Fluktuation der Teilnehmenden wechselt und es kaum Studien zu Learning Communities gibt, die zwar einerseits fachspezifisch und andererseits hochschul-übergreifend agieren und zudem eine fachspezifische Koordination haben. Um diese komplexen Herausforderungen anzugehen, wurden die fPLC in zwei Schritten evaluiert. Ziel war es, zum einen die Zusammenarbeit zwischen den Teilnehmenden der fPLCs zu optimieren und zum anderen Erkenntnisse zum Aufbau und zur Koordinierung entsprechender Communities zu erhalten. Es erfolgte eine Online-Befragung der Teilnehmenden im Jahr 2024 und ein Gruppeninterview mit den Community-Koordinierenden im Jahr 2025.
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