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Universität zu LübeckGameJam: Partizipative Game-Based Learning Units
Das Wahlmodul GameJam verbindet partizipative Lehre, Game-Based Learning und Peer-Teaching, um komplexe fachliche Inhalte für Studierende zugänglicher zu machen. Im Zentrum steht ein innovatives Lehrformat, in dem Studierende der (Medien-)Informatik in kleinen Teams herausfordernde Konzepte ihres Studiums reflektieren und als spiel-basierte Lernanwendungen (Game-based Learning Units, GBLUs) in einem zweitägigen GameJam für Kommiliton:innen niedrigerer Semester aufbereiten, welche anschließend in die Lehrpraxis eingebunden werden.Das Modul gliedert sich in drei Phasen: In der Vorbereitungsphase erwerben die Studierenden für einen GameJam benötigte Kompetenzen, u.a. in den Bereichen Game Design, Storytelling und (Software-)Designpattern spezifisch für Spieleentwicklung. In der zweitägigen GameJam-Phase fördert der enge Zeitrahmen in Kombination mit einer vorab gewählten Lern-Spiel-Charaktersitik die kreative und vielfältige Umsetzung der GBLUs.;In der abschließenden Ergebnissicherungsphase werden die entwickelten GBLUs in der Modulkohorte auf fachliche und didaktische Qualität anhand in der Vorbereitungsphase erarbeiteter Kriterien evaluiert.;Die resultierenden GBLUs werden anschließend in die Lehrpraxis eingebunden, wo sie durch Lernende und Lehrende der adressierten Lehrveranstaltungen eingesetzt und evaluiert werden.Somit gestalten Studierende die Lehre aktiv mit und schaffen nachhaltige Lernressourcen für ihre Peers.
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BNE-Professionalisierung im Fach Mathematik
In Anbetracht existenzieller Herausforderungen des 21. Jahrhunderts haben sich die Mitgliedsstaaten der UN globale Nachhaltigkeitsziele gesetzt. Als Wegbereiter aller Nachhaltigkeitsziele (UNESCO, 2021) gilt das Konzept Bildung für nachhaltige Entwicklung (BNE), welches als Querschnittsaufgabe aller Unterrichtsfächer Lernenden in Schule ermöglichen soll, sich aktiv an der Förderung einer nachhaltigen Entwicklung zu beteiligen. Hierbei muss die Mathematik als unabdingbarer Bestandteil von BNE gesehen werden, sofern Nachhaltigkeitsfragen ernsthaft inhaltlich diskutiert werden wollen (wie bspw.: Was bewirkt ein Tempolimit? Wie entwickeln sich Infektionszahlen?). Obwohl universitärer Lehrkräftebildung für eine erfolgreiche Umsetzung von BNE in Schule große Bedeutung zugesprochen wird (BMBF, 2017), liegen bisher kaum Ansätze vor, wie BNE gewinnbringend in die Professionalisierung von Mathematiklehrkräften integriert werden kann. Ausgehend hiervon zielt das Projekt darauf ab, ein Seminarkonzept zur Implementierung und Verstetigung von BNE in der universitären Ausbildung von angehenden Mathematiklehrkräften zu entwickeln. Zur weiterführenden Erforschung von Bedingungen für erfolgreiche BNE (an Universitäten) sowie zur Beurteilung des Seminars soll der Kompetenzaufbau der Lehramtsstudierenden mittels Mixed-Method-Ansatz analysiert werden. Zentrales Ziel des Projekts ist nicht nur das Betreiben von BNE selbst, sondern auch die Aufarbeitung praxisnaher Materialien (OER).
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Planung der Bildungsintervention: Wiki
Die Implementierung des Wikis (Maßnahme 2) setzt eine strukturelle, administrative und inhaltliche Planung voraus. Das Wiki wurde intern geplant, getestet, bestehende Kursinhalte in die auf Moodle aufgesetzte Wiki-Oberfläche übertragen sowie technische und inhaltliche Anleitungen für die spätere Nutzung durch die Studierenden erstellt. Die technischen und inhaltlichen Anleitungen dienen der Konsistenz der zu erstellenden Wiki-Beiträge. [Anm. StIL: Diese Maßnahme wurde in einer Vorgängerversion der Abfrage dokumentiert. Bei der Übertragung auf das aktuelle Format kann es vorkommen, dass die Antworten nicht hundertprozentig zur Frage passen.]
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Bot or Not? Differences in Cognitive Load Between Human- and Chatbot-Led Post-Simulation Debriefings
Understanding how different debriefing formats impact learner’s cognitive load is crucial for designing effective post-simulation reflection activities. This paper examines cognitive load after post-simulation debriefings facilitated either by a human instructor or a generative AI Chatbot. In a controlled study with N = 45 educational science students, 23 participants engaged in a lecturer-facilitated debriefing, while 22 completed a chatbot-guided session. Cognitive load was assessed across intrinsic, extraneous, and germane dimensions. Results revealed no statistically significant differences between the two debriefing methods. Future research should examine AI-led debriefings with larger samples and employ complementary measures of cognitive load to provide a more comprehensive understanding.
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