Interuniversitäres Lehrnetzwerk Niederdeutsch vermitteln"
Gestalter*innen von Hochschullehre stehen durch innovative Positionen zu Hochschuldidaktik, Digitalisierung und die schulische Vermittlung von Niederdeutsch vor hohen Anforderungen. Das Lehrnetzwerk unterstützt die Mitglieder bei der Bewältigung 1) hochschuldidaktischer Anforderungen zur Kooperation, Vernetzung und Etablierung von Infrastruktur gemäß Empfehlungen des Wissenschaftsrates (WR 04/2022; 07/2022) durch - Verfolgung einer konsequenten Vernetzungsstrategie der Lehrangebote inkl. Winterakademien, - Weiterbildungsworkshops zu Rechtssicherheit, Digitalisierung und Wissensmanagement. 2) technologischer Anforderungen zur Digitalisierung gemäß dem Hochschulforum Digitalisierung durch - Öffnung lokaler Formate zum Lehrim- und -export durch hybride Gestaltung, - Aufbau einer digital basierten Lernumgebung inkl. OERs und digitalen Lehr- und Prüfungsangeboten. 3) fachspezifischer Anforderungen der Ausbildung von Niederdeutschlehrer*innen durch - Ergänzung und Diversifizierung lokaler Lehrangebote mittels ihrer vernetzten Bündelung in hybrider Lehre und Winterakademien, - Einbezug unterschiedlicher Fachexpertisen der Netzwerkmitglieder sowie externer Partner*innen.
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Kontinuität im Workload durch inhaltliche Strukturierung von Selbstlernzeiten
Studentischer Workload gilt als verbindliches Kriterium für die Akkreditierung und Planung von Studiengängen. Zumeist wird jedoch der geforderte Workload nicht erreicht oder ist stark diskontinuierlich verteilt. Die Strukturierung von Selbstlernzeiten kann dabei helfen, Workload besser zu verteilen und Lernen kontinuierlicher zu gestalten. Das Projekt setzt u. a. an strukturellen Bedingungen des Lehramtsstudiums an, z. B. an unzureichenden Mathematikkenntnissen in naturwissenschaftlichen Fächern (bspw. im Fach Chemie) sowie nicht ausreichenden Selbstlernkompetenzen der Studierenden und fokussiert die verbesserte Strukturierung von Selbstlernzeiten und -angeboten bezogen auf entsprechende Fachinhalte. Das Vorhaben entwickelt, erprobt und implementiert ein Lehrveranstaltungskonzept auf mehreren Maßnahmenebenen. Ziel ist es, durch Erarbeitung und Bereitstellung entsprechender Bausteine, Selbstlernzeiten bereits in Präsenzphasen zu strukturieren. Die Professionalisierung der Lehramtsstudierenden wird durch ein digital-unterstütztes studentisches Tandem-Konzept der Lernbegleitung (Peer-Tutoring) flankiert. Zudem wird die Erhöhung professioneller Lehrkompetenz von Hochschullehrenden durch die Begleitung bei der Implementation der neu entwickelten Veranstaltungskonzepte gefördert. Durch die Erstellung und Distribution eines Materialpools mit Handreichungen, Selbstlernmaterialien sowie einem evaluierten Lehrkonzept kann das Veranstaltungskonzept auf andere Themen transferiert werden.
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KI-basiertes Feedback in simulierten Lernsettings
Aktuelle Machine-Learning-Ansätze sollen entwickelt werden, um menschliches Verhalten in ausgewählten Kommunikationssituationen anhand definierter Kriterien objektiv und reliabel zu erfassen. Aufbauend auf umfangreichen Vorarbeiten wurde ein Machine-Learning-Algorithmus weiterentwickelt, der Mimik im Hinblick auf definierte Kriterien auswertet. Studierende erhalten darauf basierend automatisiertes, KI-gestütztes Feedback zu ihrem kommunikativen Verhalten in digital angereicherten Präsenzsettings (z. B. Arzt-Patienten- oder Beratungsgespräche). Der Mehrwert liegt insbesondere in höherer Objektivität und Skalierbarkeit gegenüber rein menschlichem Feedback. Der Ansatz wurde pilotiert und auf die Grundschulpädagogik ausgeweitet. Für Eltern-LehrerInnen-Gespräche wurde ein strukturierender Leitfaden entwickelt, der als Grundlage für KI-gestützte Avatare als Gesprächspartner dient.
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AI Tutor for Programming Exercises : Combining Results- and Code-Based Feedback
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