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DigInDEEP – Digitale, interdisziplinäre Datenexplorations- und Examensplattform

Die digitale Vermittlung von Wissen erfordert neue Wege bei der Gestaltung von Lernzielen und Lehr-/Lernmethoden und verlangt im Sinne eines constructive alignments kompetenzorientierte Prüfungsformen, und dies umso mehr, seit KI-basierte Tools die Hochschullehre erreichen. In bio- und geowissenschaftlichen Studiengängen möchten wir einen praxisnahen und kompetenzorientierten Ansatz etablieren. Im Zentrum steht dabei die Bearbeitung von Fallbespielen in Lehrveranstaltungen und Prüfungen, die Gruppen von Studierenden (peer groups), auch aus unterschiedlichen Studiengängen, gemeinsam er- und bearbeiten. DigInDEEP wird dafür eine digitale Lehr- und Prüfungsplattform konzipieren und umsetzen. Diese gliedert sich in einen kooperativ zu bearbeitenden Methodenparcours und eine Wissensdatenbank. Der Methodenparcours ist ein modularer Baukasten von kurzen Lehr/Lerneinheiten, die den Gruppen zur Problemlösung bereitgestellt werden. Die Wissensdatenbank ist evolutionär angelegt und wächst über die Zeit. Die Inhalte sind als OER konzipiert und stehen nachfolgenden Jahrgängen zur Verfügung. Die konkrete Bearbeitung eines komplexen Fallbeispiels soll im Rahmen zugehöriger Prüfungen genutzt werden. Dazu wird in peer groups gearbeitet und die Präsentation der Ergebnisse soll z.B. als digitale Studierendenkonferenz erfolgen. Die Studierenden werden somit die in den Lehrveranstaltungen erlangten Kompetenzen in der Prüfung praktisch anwenden, wobei die Lernziele die Prüfungsform bedingen.

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Data Literacy am Beispiel Pflanzengenomik

Am Beispiel einer Pflanzengenomsequenzierung sollen Arbeitsschritte eines realen Projektes von den Studierenden geplant und praktisch durchgeführt werden. Das Projekt beginnt mit der Beachtung rechtlicher Vorgaben wie dem Nagoya-Protokoll bei der Probenauswahl. Anschließend werden die Studierenden ihre Arbeitsschritte im Labor planen, um hochmolekulare DNA zu extrahieren und eine Sequenzierung per Nanopore-Technologie (MinION) durchzuführen. Alle Arbeitsschritte werden in einem digitalen Laborbuch dokumentiert. Dabei sollen die Studierenden gegenseitig ihre Dokumentation überprüfen und Vorschläge für Verbesserungen machen (peer-review). Für die Analysen der erzeugten Datensätze soll eine Cloud-basierte Lösung verwendet werden, um aktuelle Entwicklungen in der Bioinformatik aufzuzeigen. Die Studierenden werden verlässliche Backuplösungen kennenlernen, um einen Verlust der Datensätze zu vermeiden. Für eine spätere Veröffentlichung ist eine genaue Beschreibung des Sequenzierprozesses notwendig. In diesem Kontext sollen die Studierenden das Konzept von FAIR (Findable Accessible Interoperable Reuseable) data verinnerlichen. Als Abschluss der Veranstaltung sollen die Studierenden ihre Ergebnisse vor einem internationalen Publikum im Rahmen einer selbstorganisierten Online-Konferenz präsentieren.

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