Motto: „Mit eLearning gezielt ins Schwarze treffen!“
- Wintersemester 2018/19
5x5000 – Gewinner der 23. Runde
CodeRunner für studentische Softwareentwicklung für Höchstleistungsrechner
- Herr Jun.-Prof. Dr. Andreas Vogel, Herr Jose Pinzon Escobar
- Fakultät für Bau- und Umweltingenieurswissenschaften, High Performance Computing in the Engineering Sciences
Die Verwendung von Höchstleistungsrechnern (Computercluster) sowie das Verständnis einer geeigneten programmiertechnischen Umsetzung ist für Fragestellungen in den Ingenieurswissenschaften heutzutage mehr und mehr unerlässlich. Daher sollen in diesem Projekt eLearning Methoden entwickelt werden, die die Studierenden beim Erwerb dieser Fähigkeiten unterstützen. Die algorithmischen Konzepte werden in wöchentlichen, aufeinander aufbauenden Programmierübungen vertieft und umgesetzt. Dadurch soll zum Ende der Veranstaltung ein funktionstüchtiges Softwareprogramm entstehen, das sich die Studierenden selbst erarbeitet haben. Die Studierenden sollen hierfür durch eine Schritt-für-Schritt Programmierung von kleinen Code-Schnipseln geführt werden. Dies erlaubt ein direktes, automatisiertes Feedback innerhalb des Lernprozesses und ein eigenständiges Lerntempo der Studierenden. Fragedialoge helfen den Studierenden zudem, die wesentlichen Aspekte der jeweiligen Aufgabenstellung zu erfassen. Ein levelbasiertes Vorgehen der einzelnen Lernschritte soll darüber hinaus die Erfolgserfahrung der Studierenden steigern und durch diesen Spielcharakter die Motivation zum eigenständigen Erarbeiten der Programmierlösungen fördern.
Deep interactive learning – Begründete Fehlersuche – „Fehlersuche mal anders!“
- Herr Dr.-Ing. Andreas Putzmann, Herr Henri Meeß
- Fakultät für Maschinenbau, Lehrstuhl für Produktentwicklung
Häufig werden bereitgestellte Online-Inhalte zur Wissensüberprüfung von Studierenden ‚nur‘ auswendig gelernt. Ziel dieses Projekts ist es daher, verschiedene Inhalte die bereits in Moodle bereitgestellt werden, so zu verknüpfen, dass sich das Gelernte festigt und ein tiefergehendes Verständnis für die Materie aufgebaut wird. Hierzu soll mit einer „Hotspot“-Funktion ein Bild, ein Scan einer Zeichnung oder ein anderer grafisch darstellbarer Inhalt mit lerndidaktisch platzierten Fehlern versehen und hinter diesen Fehlerhotspots ein weiterer interaktiver Inhalt eingebettet werden. Die Studierenden sollen diese Fehler finden, anklicken und begründen, warum es sich um einen Fehler handelt. Ergänzend sollen die Studierenden auch die Korrektur vornehmen. Um zu vermeiden, dass der Fragenpool lediglich auswendig gelernt wird, sollen eine große Menge an unabhängigen Aufgaben zu den Themen generiert werden und eine zeitliche Grenze der Wiederholhäufigkeit (Downtime) dafür sorgen, dass gleiche Tests oder Aufgaben nicht mehrmals innerhalb eines kurzen Zeitraums gelöst werden können.
Diagnostik Skills Online Lernen in der Klinischen Psychologie
- Frau Dr. Ruth von Brachel, Frau Prof. Dr. Silvia Schneider, Herr Prof. Dr. Jürgen Margraf, Frau Verena Pflug
- Klinische Kinder- und Jugendpsychologie
Eine zentrale Fähigkeit in der Diagnostik von Menschen jeden Alters im Bereich der klinischen Psychologie ist das Führen von sogenannten strukturierten klinischen Interviews. Diese Interviews folgen einem sehr klaren Schema, d.h. die Reihenfolge und die Formulierung der Fragen sind teilweise vorgegeben. Hierfür möchte dieses Projekt praxisnahes Anschauungsmaterial und Übungsmöglichkeiten zur Durchführung solcher Interviews schaffen. Konkret sollen Videos von strukturierten Interviews erstellt, in verschiedene Abschnitte geteilt und mit Multiple-Choice-Fragen versehen werden. Dadurch bekommen die Studierenden ein Feedback und können nicht verstandene Abschnitte wiederholen. Die Videos zeigen verschiedene Störungsbilder bei Menschen verschiedenen Alters mit unterschiedlicher diagnostischer Schwierigkeit (häufige Störungsbilder; Diagnose klar erfüllt/nicht erfüllt; unklare Diagnose, seltene Störungsbilder). Im Sinne eines Blended Learning-Ansatzes sollen die Studierenden einen Transfer auf eine face-to-face Situation in Rollenspielen und dann mit freiwilligen Probanden unter Supervision des Lehrenden erleben.
Escape Lecture
- Frau Prof. Dr. Grit im Brahm
- Fakultät für Erziehungswissenschaft
Das Projekt „Escape Lecture“ verfolgt die Idee, Teile einer verpflichtenden Vorlesung zu Gunsten einer stärkeren Lernerorientierung umzugestalten. Wenig flexible, rezeptive Lernangebote sollen durch flexibilisierte, motivierende und lernaktivierende Angebote ergänzt beziehungsweise ersetzt werden. Beabsichtigt ist die Entwicklung eines ‚moderaten‘ Escape-Room-Szenarios oder alternativ einer digitalisierten Schnitzeljagt. Dieses Escape-Room-Szenario kommt ohne verschlossene Türen aus. Dabei werden digitalisierte Aufgabenformate mit solchen Aufgaben kombiniert, die eine Eingabe der Lösungen in reale Zahlenschlösser erfordern. Bei diesem Ansatz sollen die Studierenden sowohl in der Vorlesung erworbene Kenntnisse abrufen und nutzen als auch neue Informationen recherchieren und diese für die Rätselaufgaben klug kombinieren. Das Escape-Room-Szenario kann sowohl während einer Einzelsitzung als auch als evaluierende Abschlusssitzung eingesetzt werden.
Statistik motiviert studieren – Blended Learning in der Vorlesung Testtheorie
- Herr Dr. Till Kaiser, Frau Prof. Dr. Maike Luhmann
- Fakultät für Psychologie, Lehrstuhl für Psychologische Methodenlehre
Die Inhalte von Statistik-Vorlesungen werden von Studierenden häufig als komplex und „trocken“ wahrgenommen. Ziel des Projekts ist es daher, in der Vorlesung „Testtheorie“ ein partizipatives Blended Learning Konzept zu implementieren, um die Studierenden zu aktivieren und zu motivieren. Dieses Blended Learning Konzept ist wie folgt geplant: Zu Beginn jeder Sitzung werden mittels der Quiz-App Kahoot! einige Fragen zur vorherigen Sitzung wiederholt. Im ersten Teil der Veranstaltung werden zum Aufbau statistischer Kompetenzen theoretische Inhalte praktisch angewandt. Die Studierenden sollen hier über Moodle Vorschläge für psychologische Merkmale nennen, für die im Laufe der Vorlesung ein Fragebogen entwickelt werden soll. Mittels des Abstimmungstools in Moodle können die Studierenden dann über die Vorschläge abstimmen. Nach der Auswahl des zu messenden Merkmals werden die Studierenden dazu aufgefordert, mindestens ein selbst erdachtes Item via Moodle einzureichen, welches das Merkmal messen soll. Um die Studierenden zu einer eigenständigen Auseinandersetzung mit den Lerninhalten anzuregen, können diese sich am Aufbau eines Wikis zu Beispielen aus der Praxis zu den Lerninhalten beteiligen. Zusätzlich soll zur Motivationssteigerung der Studierenden das Gamification-Element Level-Up eingesetzt werden. Die Integration dieses partizipativen Blended Learning-Konzepts in die Vorlesung Testtheorie hat Modellcharakter für zukünftige Veranstaltungen. Damit bildet sie einen wichtigen, nachhaltigen Baustein für eine Methodenlehre, die Studierende zu eigenständiger Vertiefung ermutigt und einen stärker kompetenzorientierten Zugang zur Statistik ermöglicht.