E-Tutor*innen-Qualifizierungsprogramm 50
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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Learning Science Teaching with Augmented Reality
Ziel des Vorhabens Learning STAR ist es, am Beispiel konkreter Experimente aus dem Naturwissenschaftlich-technischen Unterricht eine augmentierte Lernumgebung im Reallabor, also Laborsituationen, bereitzustellen, über die Lehramtsstudierende typische Fehler bei der Anleitung von Experimenten kennenlernen, die Fehler diagnostizieren und aufbauend darauf unterschiedliche Handlungsoptionen erproben können. Hierzu soll im Rahmen des Projekts für ein naturwissenschaftliches Experiment eine adaptive augmentierte Lernumgebung als Prototyp entwickelt und im Rahmen von fachdidaktischen Seminaren erprobt und evaluiert werden. Experimentieren ist für dieses Ziel eine gute Grundlage, weil die notwendigen Forschungsdaten (zu Fehlern, zur Prozessdiagnostik, zu günstigen Entscheidungen von Lehrkräften) bereitstehen und für die Programmierung der Lernumgebung genutzt werden können. Im Gegensatz zu Bildschirmlernumgebungen sind wir also in der Lage, in einem realen Ausbildungslabor der Universität eine gesamte experimentelle Unterrichtssituation zu simulieren, ohne dass dabei reale Schülerinnen und Schüler benötigt werden. Diese Ausbildung soll vor allem auf die Praxissemester besser vorbereiten, sodass in den Schulen die Unterrichtszeit effektiver genutzt werden kann. Um der Heterogenität späterer Schülergruppen besser begegnen zu können sollen zudem Fehler adressiert werden, wie sie in allen Schulstufen zu finden sind.
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