Durch OER-Produktion zu AI und Data Literacy
AI und Data Literacy rücken zunehmend in den Fokus von Hochschulen, jedoch fehlt es häufig an einer curricularen Verankerung. Insbesondere in den Geisteswissenschaften mangelt es an fachspezifischen Open Educational Resources (OER) zur Vermittlung solcher Kompetenzen. Gleichzeitig erfordert die rasante Entwicklung generativer KI (GenAI) eine Anpassung bestehender Prüfungsformate und didaktischer Konzepte.Das Projekt setzt hier an: Studierende der anglistischen Linguistik eignen sich AI- und Data-Literacy-Kompetenzen durch die eigenständige Produktion von OER an, die fachübergreifend nachgenutzt werden können. Dabei übernehmen sie eine aktive Rolle im Lehr-Lern-Prozess und gestalten diesen forschend, reflektierend und kreativ mit. Ziel ist die Entwicklung umfassender Kompetenzen im Umgang mit Daten und generativer KI, wobei technische, ethische und methodische Aspekte berücksichtigt werden.Im Projekt entstehen nachnutzbare, qualitätsgesicherte OER sowie Leitfäden und Best-Practice-Empfehlungen für die Hochschullehre. Darüber hinaus wird ein adaptierbares Veranstaltungskonzept entwickelt, das eine didaktisch sinnvolle Erweiterung bestehender Prüfungsformate in Zeiten von ChatGPT ermöglicht. Die im Projektverlauf erstellten Materialien, Leitfäden und (Lehr-)Konzepte werden im Sinne von Open Science frei veröffentlicht.
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Co-Innovation mit Studierenden
An der Dualen Hochschule BW Karlsruhe gibt es das Lernmodul smile (Studierende als Multiplikatoren für innovative und digitale Lehre), in dem Studierende ausgebildet werden, Lehrende bei Lehrinnovationen zu unterstützen und diese in Projekten auch tatsächlich kooperativ umsetzen. Es zeigt sich allerdings, dass bei der Durchführung der so erneuerten Lehrveranstaltungen weiterhin Unterstützungsbedarf für die Lehrenden, etwa bei der Anwendung digitaler Tools, notwendig ist. Studierende aus smile stehen dann aber nicht mehr zur Verfügung. Die Idee des zu beantragenden Projektes ist, die Studierenden der neu gestalteten Lehrveranstaltung selbst gezielt in die Lehrinnovation mit einzubeziehen. Das beginnt mit der expliziten Information über den Innovationsgehalt und baut weiter auf das formative und summative Feedback der Studierenden. Auch deren digitale Kompetenz kann bei der Nutzung entsprechender Tools zum Einsatz kommen. Nach der Lehrveranstaltung sollen in einem gemeinsamen Workshop die Lessons Learned erarbeitet und kreative Lösungen für die Weiterentwicklung der Lehrveranstaltungen gemeinsam mit den Studierenden gesucht werden. Das Konzept dieser Co-Innovation ist im Projekt auszuarbeiten, methodisch zu unterlegen und in Pilotprojekten zu erproben. Nach Evaluation und Überarbeitung kann es dann in beliebigen Lehrveranstaltungen verwendet werden, um Innovationen explizit aus studentischer Sicht zu begleiten und anzustoßen.
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Kompetenzorientierung durch Wissensmanagement
Die Maßnahme zielt darauf ab, Wissen im Projekt und darüber hinaus verfügbar zu machen, um digitale Prüfungen systematisch im Sinne des Constructive Alignment kompetenzorientiert zu gestalten. Neben Workshops und Austauschformaten sind die Erstellung von Materialien wie Leitfäden, Fact-Sheets, Checklisten, Glossaren und eines interaktiven Online-Selbstlernkurses zentrale Maßnahmen des Wissenstransfers und der Ergebnissicherung.
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Examining the regulation of motivational and comprehension-related problems during collaborative learning
Während des kooperativen Lernens können vielfältige Probleme auftreten, die es für Gruppen erforderlich machen, wirksame Regulationsprozesse einzusetzen. Bislang ist wenig darüber bekannt, (a) welche Arten von Strategien Lernende in solchen Gruppen typischerweise anwenden, um ihr Lernen zu regulieren, und (b) auf welchen sozialen Ebenen (Selbst‑ vs. Co‑ vs. geteilte Ebene) sie diese Strategien einsetzen, um unterschiedlichen Arten von Problemen Rechnung zu tragen, die während der Zusammenarbeit auftreten können. Um diese Fragen zu untersuchen, entwickelten wir vier Fallvignetten, die eine Lerngruppe bei der Prüfungsvorbereitung beschrieben, wobei Probleme systematisch in einem 2×2‑Within‑Subjects‑Design variiert wurden (Vorhandensein vs. Nicht‑Vorhandensein motivationaler bzw. verständnisbezogener Probleme). N = 278 Studierende wurden gebeten zu beschreiben (a) welche Strategien und (b) auf welchen sozialen Ebenen sie diese Strategien in jeder der vier Problemsituationen einsetzen würden. Die Ergebnisse zeigten, dass Studierende auf motivationale Probleme mit mehr motivationalen, jedoch weniger kognitiven Strategien reagieren und auf verständnisbezogene Probleme mit mehr kognitiven, aber einem ähnlich hohen Einsatz motivationaler Strategien. Damit scheinen Studierende motivationale Probleme in einer problemsensitiveren Weise anzugehen als verständnisbezogene Probleme – ein Befund, der sich auch über die verschiedenen sozialen Ebenen hinweg zeigte.
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