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Adaptierbare Lernsequenzen für die physikalisch-technische Grundlagenausbildung

Schnelle Fakten

  • Interne Autorenschaft

  • Weitere Publizierende

    Aleksandra Bubvic-Schäfer, Heiko Krabbe, Johanna May, Darius Mottaghy, Stefan Roth

  • Veröffentlichung

    • 2023
  • Sammelband

    Adaptierbare Lernsequenzen für die physikalisch-technische Grundlagenausbildung

  • Organisationseinheit

  • Fachgebiete

    • Neue Medien
    • Physik
  • Format

    Konferenzposter

Zitat

A. Bubvic-Schäfer, H. Krabbe, J. May, D. Mottaghy, S. Roth, and I. Saatz, “Adaptierbare Lernsequenzen für die physikalisch-technische Grundlagenausbildung,” presented at the MINT Symposium, 2023.

Abstract

Lernmanagementsysteme (ILIAS, moodle) ermöglichen zwar den Einsatz von Rechenaufgaben als Tests, unterstützen Lehrende jedoch nicht adäquat bei der aufwändigen und fehleranfälligen Erstellung valider Aufgaben für MINT-Fächer. Ein Lösungsansatz ist die kollegiale Erstellung von Aufgabensammlungen und deren Veröffentlichung als Open Educational Ressources (OER) zum Austausch und zur Weiterentwicklung der Aufgaben über Disziplingrenzen hinweg. In diesem Beitrag werden erste Ergebnisse des Projekts ALepa vorgestellt, in dem interdisziplinär nutzbare Lernsequenzen basierend auf strukturierten Aufgabensammlungen für die physikalisch-technische Grundlagenausbildung in den Studiengängen Physik und Elektrotechnik entwickelt werden. Vorgestellt werden entwickelte Lernsequenzen, die in der Hochschullehre eingesetzt und evaluiert wurden. Eine Lernsequenz besitzt einen thematischen Schwerpunkt, beispielsweise zur Kinematik der Punktmasse oder zu elektrischen Netzwerken. Sie beinhaltet sowohl Beispielaufgaben (Worked-Examples) mit der Möglichkeit zum Ein- oder Ausblenden von Hilfen als auch begleitende Erklärvideos sowie einen Aufgabenpool aus Übungs- und Problemlösungsaufgaben (z.B. Stack-Aufgaben), welche in den beiden Lernplattformen ILIAS und moodle als Tests verwendet werden können.

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