Tutorielle und Peer-basierte Feedback-Systeme zur Förderung fachlicher Kompetenzen insbesondere in Großveranstaltungen (Teilprojekt 3)

Teilprojektbeschreibung

Viele Lehrveranstaltungen kranken an einer geringen kognitiven Aktivierung der Student*innen. Dem kann mit Übungsaufgaben begegnet werden, die die Student*innen in und/oder zwischen Sitzungen bearbeiten. Allerdings ist es gerade in größeren Veranstaltungen kaum effizient möglich, allen Student*innen adaptives, elaboriertes und prozessbezogenes Feedback auf die Bearbeitung der Aufgaben zu geben. Es wird daher ein generisches Stud.IP-Plugin entwickelt, das strukturierte Formen von Feedback durch Tutor*innen (inkl. der Dozent*innen) und Peers ermöglicht. Ausgehend von Befunden der Feedbackforschung sollen Dozent*innen mithilfe des Plugins bestimmen können, (a) wer wem auf welche Aufgabe Feedback gibt, (b) welche Kriterien dabei berücksichtigt werden sollen und (c) wie das Feedback von den Rezipient*innen weiterverarbeitet werden soll. Dabei werden fachspezifische Kataloge effektiven Feedbacks als Textbausteine entwickelt, die eine effiziente Feedbackpräsentation ermöglichen, die auch einer günstigen Fehlerkultur zuträglich sind. Zunächst sind die Fakultät für Angewandte Informatik, die Mathematisch-Naturwissenschaftlich-Technische und die Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät beteiligt, da gerade hier große Vorlesungen angeboten werden, die von einem adaptiven und gleichzeitig effizienten Feedbacksystem profitieren. Der Transfer im dritten Projektjahr erfolgt auf die Philologisch-Historische, die Philosophisch-Sozialwissenschaftliche, die Juristische und die Medizinische Fakultät. Auf diese Weise entsteht im Projekt ein flexibel nutzbares und in Stud.IP integrierbares Feedbacktool samt einer großen Zahl disziplinspezifischer und anpassbarer Use Cases.

getFeedback! - ein Digicampus (Stud.IP)-Plugin für tutorielles und peer-basiertes Feedback in der Lehre

Viele Lehrveranstaltungen kranken an einer geringen kognitiven Aktivierung der Student*innen. Dem kann mit Übungsaufgaben begegnet werden, die die Studierenden in und/oder zwischen Sitzungen bearbeiten. Allerdings ist es gerade in größeren Veranstaltungen kaum effizient möglich, allen Studierenden adaptives, elaboriertes und prozessbezogenes Feedback auf die Bearbeitung der Aufgaben zu geben. Das neu entwickelte Digicampus (Stud.IP)-Plugin getFeedback! ermöglicht daher die Planung und Umsetzung strukturierter Formen von Feedback durch Tutor*innen und Peers. Ausgehend von Befunden der empirischen Lehr-Lernforschung können Lehrpersonen mithilfe des Plugins (a) Aufgaben anlegen, die Studierende bearbeiten sollen, (b) festlegen, wer wem Feedback geben soll, (c) welche Kriterien bei der Feedbackgabe berücksichtigt werden sollen und (d) wie das Feedback von den Rezipient*innen weiterverarbeitet werden soll. Zudem bietet getFeedback! der Lehrperson vielfältige Möglichkeiten, den Feedbackprozess zu überwachen und den Studierenden bei Bedarf weitere Hilfestellungen zu geben.
 
Nähere Informationen und Anleitungen finden Sie hier.
 
 
 
© Universität Augsburg

Support

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Teilprojektleiter

Lehrstuhlinhaber
Psychologie
  • Telefon: +49 821 598 2606
  • E-Mail:
  • Raum 2086 (Gebäude D)
Prof. Dr. Ingo Kollar
Inhaber Lehrstuhl für Psychologie m.b.B.d. Pädagogischen Psychologie
Pädagogische Psychologie
  • Telefon: +49 821 598-2607
  • E-Mail:
  • Raum 2090 (Gebäude D)

Projektbeteiligte

Professorin für Geoinformatik
Geoinformatik

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Lehrstuhlinhaber
Materials Engineering

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Prof. Dr. Tobias Mömke
Professor
Professur für Resource Aware Algorithmics

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Lehrstuhlinhaberin
Englische Sprachwissenschaft

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Lehrstuhlinhaberin
Amerikanistik

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Professor
Sozialpädagogische Forschung

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Lehrstuhlinhaberin und Fachsprecherin Germanistik
Deutsche Sprache und Literatur des Mittelalters

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Geschäftsführer des DigiLLab
DigiLLab

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Gruppenleiterin "Sustainable CMC" und stellvertretende Frauenbeauftragte der MNTF
Materials Engineering

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Akademischer Rat
Englische Sprachwissenschaft

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Akademischer Oberrat (LfbA)
Deutsche Sprache und Literatur des Mittelalters

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M.Sc. Aida Roshany Tabrizi
Wissenschaftliche Mitarbeiterin
Professur für Resource Aware Algorithmics

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Wissenschaftliche Mitarbeiterin, Doktorandin
Psychologie

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E-Mail:

Wissenschaftliche Mitarbeiterin
Pädagogische Psychologie

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Doktorand
Materials Engineering

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Ehemalige Projektbeteiligte

 

  • Prof. Dr. Jennifer Kunz
  • Pascal Misch
Auszahlung per  Überweisung- Proband*innen
Evaluation

Projekt KodiLL

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@ Stiftung Innovation in der Hochschullehre

 

Das Projekt „Kompetenzentwicklung durch digitale authentische und feedbackbasierte Lehr-Lernszenarien stärken“ wird im Rahmen der Förderbekanntmachung „Hochschullehre durch Digitalisierung stärken“ (FBM2020) aus Mitteln der Stiftung Innovation in der Hochschulehre gefördert.

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