E-Tutor*innen-Qualifizierungsprogramm 71
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.
Auf Einen Blick
Kontakt
Das könnte Sie auch interessieren
Robotics for Everyone
Die Bewältigung aktueller gesellschaftlicher Herausforderungen erfordert Future Skills: dazu gehören neben digitalen Schlüsselkompetenzen transformative Kompetenzen wie Urteilsfähigkeit, Innovationskompetenz sowie Dialog- und Konfliktfähigkeit mit der Überwindung disziplinärer und funktionaler Grenzen. Diesen Anforderungen wird Hochschullehre häufig (noch) nicht gerecht. Studierende aus geisteswissenschaftlichen Disziplinen haben selten die Möglichkeit, allgemeinverständliche Einblicke in die Technik zu erhalten, obwohl digitale Technologien und Robotik in viele Bereiche abseits industrieller Anwendungen Einzug halten. Beispielsweise rückt selbst in der der Pflege der Einsatz von sozialen oder Assistenzrobotern in greifbare Nähe. Robo4Ever geht neue Wege: Das interdisziplinäre Lehr-Lern-Format ermöglicht den Teilnehmenden die Entwicklung eines Grundverständnisses für den Einsatz moderner Technik und die Einschätzung ihrer Potenziale und gleichzeitig die kritische Reflexion des interdisziplinären Prozesses sowie des Ergebnisses. Studierende beschreiben und analysieren in interdisziplinären Teams im Sinne des forschenden Lernens eine selbst gewählte innovative Einsatzmöglichkeit für autonome mobile Assistenzroboter und demonstrieren diese modellhaft anhand eines vereinfachten Einsatzszenarios praktisch. Dies wird durch die Bereitstellung von grafisch verknüpfbaren Basisfunktionen ermöglicht, welche die Realisierung von Handlungsabläufen ohne Programmierkenntnisse erlauben.
Projekt anzeigen
