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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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Smarte vernetzte Sensoren und das Internet of Things (IoT) durchdringen zunehmend den Alltag. Kernpunkt von Innovationen aber auch Implikationen, z.B. für Privatsphäre, sind dabei entstehende Daten. Das Projekt fördert studentische Kompetenzen im Umgang mit diesen Sensordaten. Dabei ist es erforderlich, praktisches Erleben der Interaktion Studierender mit smarten Sensoren/Daten und eigene Fragenstellungen daran zu fördern. Um dies zu ermöglichen werden ein passendes Werkzeug zum Sammeln von Sensordaten und Interagieren damit sowie eine passende methodische Einbettung in die Lehre entwickelt und erprobt. Bewusst soll auf Perspektivunterschiede verschiedener Disziplinen gesetzt werden – in der Kooperation der Lehrenden – als auch in heterogenen Kleingruppen von Studierenden.

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