
Leveling The Playing Field
Wie verschafft man allen eine faire Chance auf Erfolg, wenn manche unter erschwerten Bedingungen starten? Dem Fachkräftemangel in der Coding-Welt kann nur dann effektiv begegnet werden, wenn gender- und diversitätsbedingt unterschiedliche Voraussetzungen nicht über den Studienerfolg entscheiden.Es zeigen sich jedoch systematische Benachteiligungen für Personengruppen, die erschwerten Zugang zu Coding-Erfahrungen vor Studienbeginn haben, z.B. für weiblich sozialisierte Personen.Die Geschichte der Informatik ist gekennzeichnet als eine Entwicklung von einer zunächst feminisierten Profession hin zu einem stark männlich konnotierten Feld. Dies verweist auf die Wirkmächtigkeit von vergeschlechtlichen Exklusionsprozessen bei zunehmender Reputation, die es dringend aufzuweichen gilt. Grundlage ist hier ein intersektionales Verständnis von Diversitätskategorien, um Zuschreibungsprozesse nicht weiter zu verfestigen. Daher sollen im Projekt Maßnahmen entwickelt werden, um für Studierende ihre ggf. geringere Coding-Vorerfahrung abzupuffern. Dazu werden in partizipativen Prozessen Lehr-Lernformate erarbeitet, die diversitätssensibel auf die unterschiedlichen Vorerfahrungen eingehen, die Kompetenzentwicklung unterstützen sowie Selbstwirksamkeits- und Erfolgserfahrungen begünstigen.Weiterhin werden Einflüsse untersucht, welche die Lernerfahrung beeinflussen (z.B. Motivation und Prägung). Die im Projekt entwickelten Formate werden anderen Studiengängen und Hochschulen zur Verfügung gestellt.
Auf Einen Blick
Kontakt
Das könnte Sie auch interessieren

METALADIN
Konzeptuelle Modellierung ist ein wichtiger Bestandteil aller MINT-Curricula. Der Erwerb von Modellierungsfähigkeiten erfordert personalisiertes und iteratives Üben. Aktuell ist es an der FernUniversität (FEU) nicht möglich, jedem Studierenden personalisierte, iterative Übungsmöglichkeiten orts- und zeitunabhängig anzubieten, da das Erstellen solcher Assessments aus Ressourcengründen manuell nicht realisierbar ist. Zur automatischen Erzeugung personalisierter Übungen zur konzeptuellen Modellierung nutzt METALADIN ALADIN (Generator für Aufgaben und Lösungshilfen aus der Informatik und angrenzenden Disziplinen), und erweitert diesen um KI und Metamodelle. Dazu wird eine Lehrveranstaltung in Microlearning-Einheiten (MLE) strukturiert, die jeweils Wissensvermittlung und Assessments (Kompetenzerwerb und Kompetenzprüfung) umfassen. Assessments werden passend zu Kompetenz und beruflichem Hintergrund des Lerners generiert und basierend auf der Kompetenzmessung Empfehlungen gegeben. An der FEU wird die Moodle-Erweiterung Adaptive Personalized Learning Environment (APLE) zur Darbietung von MLE mit nicht personalisierten, vorgegebenen Übungen eingesetzt. METALADIN integriert ALADIN mittels LTI in APLE. Mithilfe der Adaptionsregeln in APLE sollen zu Kompetenz und beruflichem Hintergrund passende Aufgaben vorgeschlagen werden.Dies ermöglicht wiederholtes Üben mit personalisierter Progression des Schwierigkeitsgrads und Passung zum beruflichen Hintergrund, was den Lernerfolg fördert.
Projekt anzeigen
