Drittmittelprojekte
Projekt 3: Datenkompetenzen für Menschen mit besonderen Herausforderungen
Projektzeitraum:
Januar 2021 – Dezember 2021
Projektpartner:
Florian Berens, Professur für Quantitative Methoden und Statistik, Sozialwissenschaftliche Fakultät, Universität Göttingen
Sina Ike, Professur für Statistik, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Universität Göttingen
Prof. Dr. Thomas Kneib, Professur für Statistik, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Universität Göttingen
Prof. Dr. Karin Kurz, Professur für Soziologie mit dem Schwerpunkt Sozialstrukturanalyse, Sozialwissenschaftliche Fakultät, Universität Göttingen
Dr. Nina-Kristin Pendzich, Leiterin des Experimentellen Gebärdensprachlabors, Philosophische Fakultät, Universität Göttingen
Dr. Wolfgang Radenbach, Leiter des Bereichs Digitalisierung in Studium und Lehre, Zentralverwaltung, Universität Göttingen
Dr. Benjamin Säfken, Professur für Statistik, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Universität Göttingen
Dr. Alexander Silbersdorff, Professur für Statistik, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Universität Göttingen
Prof. Dr. Markus Steinbach, Professur für germanistische Linguistik, Philosophische Fakultät, Universität Göttingen
Projektförderung:
Finanziell gefördert wird das Projekt durch das Niedersächsische Ministerium für Wissenschaft und Kultur.
Projektbeschreibung:
Datenkompetenzen und ihre Vermittlung gewinnen vor dem Hintergrund der aktuellen technischen Entwicklungen und Anforderungen an Gesellschaft und Wirtschaft an immer größerer Relevanz. Dieses Projekt zielt auf die bedürfnis- und diversitätsorientierte Vermittlung essentieller Inhalte für die Ausbildung grundlegender Datenkompetenzen ab, indem sie Studierende mit besonderen Herausforderungen und Bedarfen adressiert, für die herkömmliche Lehrformate starke und häufig schwer zu überwindende Barrieren aufweisen (auditiv, visuell, sprachlich). Hierbei wird insbesondere auf hörbeeinträchtigte Studierende, sehbeeinträchtigte Studierende und Studierende mit Verständnisproblemen der deutschen Sprache eingegangen.
Aufbauend auf dem Projekt Daten Lesen Lernen, welches fundamentale Datenkompetenzen fakultätsübergreifend vermittelt, werden intuitive Lehrvideos entwickelt. Diese skizzieren zentrale Inhalte in einer Form, die auf die spezifischen Bedürfnisse der jeweiligen Gruppe zugeschnitten sind. Diese Videos werden als Open Educational Resources (OERs) Studierendengruppen mit besonderen Herausforderungen und Bedarfen bereitgestellt, wobei insbesondere Studierende aus einer Reihe von (Groß-)Veranstaltungen mit aus den Bereich Statistik adressiert werden.
Projekt 2: Learning Analytics for Students and Lecturers: Individuelles und aggregiertes Feedback in Großveranstaltungen
Projektzeitraum:
Januar 2020 – September 2020
Projektpartner:
Florian Berens, Professur für Quantitative Methoden und Statistik, Sozialwissenschaftliche Fakultät, Universität Göttingen
Dr. Sebastian Hobert, Professur für Anwendungssysteme und E-Business, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Universität Göttingen
Projektförderung:
Finanziell gefördert wurde das Projekt durch Göttingen Campus Q-Plus, finanziert vom BMBF.
Projektbeschreibung:
Learning Analytics hat als wissenschaftliche Disziplin das Ziel, große lernbezogene Datensätze zur Gewinnung von Erkenntnissen über das Lernen zu analysieren, um damit Lernprozesse zu verbessern. Methoden der Learning Analytics lassen sich aber auch nutzen, um Lehrveranstaltungen direkt Feedback zur Verfügung zu stellen. Gerade in universitären Großveranstaltungen können diese Methoden Lernenden wie Lehrenden als Hilfsmittel dienen, da dort durch wenige persönliche Beziehungen das geben und erhalten von Feedback noch schwerer fällt als in Veranstaltungsformen mit geringeren Teilnehmerzahlen. Lehrenden und Lernenden fehlen damit Informationen über Lernstand und Lernprozess, die für die Anpassung des weiteren Lehrens und Lernens wichtig wären. Das hier beantragte Projekt will daher im ersten Schritt das bestehende Ole-System um eine „Learning Analytics for Students“- und eine „Learning Analytics for Lecturers“-Komponente ergänzen. Darüber erhalten Lernende wie Lehrende während des Semesters kontinuierlich individuell aufbereitetes Feedback über Lernstand und Lernprozess. Im zweiten Schritt wird Lernenden in der Interpretation und Reaktion auf dieses Feedback geholfen, indem eine Learning Analytics-Sprechstunde eingerichtet wird, die individuelle Lernberatung bietet. Für Dozierende und TutorInnen wird wöchentlich das Lernen der Studierenden analysiert und aufbereitet. Daraufhin überarbeiten sie in gemeinsamen Tutorenbesprechungen die Lehrkonzepte der nachfolgenden Präsenzvorlesungen und -tutorien.
Projekt 1: Interactive Learning on Demand – Künstliche Intelligenz als Tutor in Großveranstaltungen
Projektzeitraum:
Januar 2019 – Dezember 2019
Projektpartner:
Florian Berens, Professur für Quantitative Methoden und Statistik, Sozialwissenschaftliche Fakultät, Universität Göttingen
Dr. Sebastian Hobert, Professur für Anwendungssysteme und E-Business, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Universität Göttingen
Projektförderung:
Finanziell gefördert wurde das Projekt durch den Stifterverband.
Projektbeschreibung:
In teilnehmerstarken Lehrveranstaltungen fällt es oft schwer, Studierende individuell zu betreuen. Studierende stehen deshalb in der Verantwortung, große Teile der Lernleistung selbstständig zu erbringen, was gerade in der Studieneingangsphase herausfordernd ist. Ziel des Projekts ist daher, ein Betreuungsangebot für Studierende zu schaffen, das örtlich unabhängig und jederzeit zugänglich ist.
Umgesetzt wird dies in Form einer App, die mit Ansätzen der künstlichen Intelligenz in der Lage ist, Fragen individualisiert in einem Chat zwischen Studierendem und App zu beantworten. Der darüber bereitgestellte Micro Content arbeitet die Inhalte der Präsenzzeiten auf und kann als zusätzliche Lernunterstützung genutzt werden. Studierenden wird über die App der Zugang zu individueller Betreuung erleichtert, Lehrende bekommen über aggregiertes Nutzungsverhalten ständig Feedback zu Lernstand und Schwierigkeiten ihrer Studierenden, mit dem sie nachfolgende Vorlesungen und Tutorien gestalten können.
Weiterführende Links:
https://www.stifterverband.org/lehrfellowships/2018/hobert_berens