
Digitale Zwillinge für kolllaborative Remote-Labs
Laborarbeit ist essenziell für die Forschungskompetenz in MINT-Studiengängen, unterliegt jedoch Ressourcenbeschränkungen. Während Remote-Labs logistische Probleme lösen, fehlt ihnen oft die für effektives Lernen wichtige soziale Kollaboration, die Williams und Layman (2007) als zentral für die Berufswelt betonen. Unser Projekt entwickelt ein didaktisch fundiertes Konzept für digitale Zwillingslabore mit Fokus auf Kollaborationen im Labor. Anders als bisherige Ansätze, die nach Blackwell et al. (2024) meist nur traditionelle Lehrmethoden digitalisieren, fokussieren wir uns auf zwei neue Aspekte: die Anpassung von Instrumenten zur Identifikation individueller Kollaborationsschwächen und die Implementierung adaptiver Unterstützungssysteme im digitalen Zwilling. Die Verbindung von VR-Technologie mit evidenzbasierten didaktischen Konzepten schließt eine wichtige Forschungslücke. Der von Deiglmayr (2018) betonte Fokus auf adaptive Unterstützung zur Förderung der Selbstregulation ist ein Kernaspekt. In vier Arbeitspaketen entwickeln und erproben wir ein Modell zur Klassifikation von Kollaborationsanforderungen, erstellen individuelle Kollaborationsprofile, implementieren ein VR-gestütztes Zwillingslabor mit personalisierten Aufgaben und evaluieren die Wirksamkeit durch Vorher-Nachher-Messungen in realen Laborumgebungen. Das Projekt verbessert sowohl individuelle Kompetenzen als auch die Ressourceneffizienz der Laborlehre in MINT-Studiengängen.
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Vernetzung mit Akteuren der Lehrkräftebildung
Das Zentrum Lehrkräftebildung hat während der Förderphasen und darüber hinaus in der Vernetzung von DigiTeLL-Teilprojekten mit universitären und außeruniversitären Stakeholdern gearbeitet. Durch die fachliche Ausrichtung des Zentrums Lehrkräftebildung hat sich so ein engerer Kontakt mit der Goethe Lehrkräfteakademie, der Hessischen Lehrkräfteakademie und Kontakten in der dritten Phase des Lehrberufs ergeben. Die Vernetzung erfolgte zwecks Transfers der Projektergebnisse und auch deren Weiterentwicklung (durch zusätzliche Anregungen von Dritten).
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FeeDi: Typunabhängiges Diagramm-Assessment durch deklarative Diagrammspezifikation
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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