37 Bildung und Erziehung
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Im Projekt digi.peer wird untersucht, wie KI-gestütztes Arbeiten zur Förde-rung digitaler Schlüsselkompetenzen bei Studierenden der Sozialen Arbeit beitragen kann. Im Zentrum stehen didaktisch gerahmte Lernformate, die generative KI in die Arbeitsprozesse integrieren, um die Anwendungs-kompetenz zu stärken. Ziel ist eine reflexive KI-Bildung, die Studierende auf die digitale Arbeitswelt vorbereitet. Neben methodischer Innovation werden rechtliche Rahmenbedingungen und ethische Fragen thematisiert. Das ergänzende Zertifikatsprogramm digi.peer+ sowie das Projekt KISS (KI-Kompetenzen bei Studierenden stärken) erweitern dieses Angebot. Herausforderungen zeigen sich in häufig noch unklaren Richtlinien sowie heterogenen Vorkenntnissen der Studierenden und verdeutlichen die Not-wendigkeit, Künstliche Intelligenz reflektiert und verantwortungsvoll in die Hochschullehre zu integrieren.
Diese Lieferung setzt die rechtlich-fachliche Erweiterung mit den Buchstaben I bis Z fort. In alphabetischer Reihenfolge erhalten Sie praxisnahe und juristisch fundierte Erläuterungen zu zentralen Begriffen und Fragestellungen aus dem Alltag der Kleinstkinderbetreuung.
Jeder Eintrag ist so aufbereitet, dass er Sie als pädagogische Fachkraft, Leitung und/ oder Träger direkt im Alltag unterstützen kann: klar strukturiert, mit Bezug zur Praxis, zitiert nach geltendem Recht und mit Hinweisen auf aktuelle Rechtsprechung und Fachliteratur.
Teil 1 von „Kitarecht von A bis Z – Rechtliche Grundlagen für Krippe, Kindergarten und Kita“ erschien in der vorherigen 55. Lieferung.
Mit dieser Lieferung beginnt der erste Teil einer rechtlich-fachlichen Erweiterung Ihres Werkes: Kitarecht von A bis Z. In alphabetischer Reihenfolge erhalten Sie praxisnahe und juristisch fundierte Erläuterungen zu zentralen Begriffen und Fragestellungen aus dem Alltag der Kleinstkinderbetreuung – von Arbeitszeugnis über Beteiligung von Eltern hin zu Gewaltfreie Erziehung und Hilfeplanverfahren.
Jeder Eintrag ist so aufbereitet, dass er Sie als pädagogische Fachkraft, Leitung und/ oder Träger direkt im Alltag unterstützen kann: klar strukturiert, mit Bezug zur Praxis, zitiert nach geltendem Recht und mit Hinweisen auf aktuelle Rechtsprechung und Fachliteratur.
Diese Lieferung legt damit den ersten Grundstein für eine systematische Rechtswissensquelle. Zukünftige Ergänzungen werden gesetzliche Änderungen, Urteile und fachliche Erkenntnisse berücksichtigen.
Teil 2 von „Kitarecht von A bis Z – Rechtliche Grundlagen für Krippe, Kindergarten und Kita“ mit Literaturverzeichnis folgt in der nächsten Lieferung.
Einleitung
Die Physiotherapie (PT) als junge wissenschaftliche Disziplin, gilt als zukunftsweisende Wachstumsbranche mit steigendem Bedarf an akademisch qualifiziertem Fach- und Führungspersonal [1]. Das HERO Projekt verfolgt demnach das Ziel eines Förderkonzepts zur Gewinnung und Entwicklung professoralen Personals im Bereich Gesundheitswissenschaften. Zentral ist die Entwicklung eines Bildungsansatzes, der sich an empirisch fundierten Kompetenzprofilen orientiert und Fachkräfte gezielt auf ihre Rolle in Praxis, Forschung und Lehre vorbereitet [2,3]. Kern des Vorhabens ist eine interdisziplinäre Lehr- und Forschungsambulanz als strukturgebender Innovationsraum. Für den nachhaltigen Ausbau und die Profilschärfung der HAW bedarf es sowohl Freiräume zur strategischen Schwerpunktsetzung als auch Qualifizierungsmaßnahmen zur Entwicklung professoralen Nachwuchses – besonders in Disziplinen mit nichtlinearer Qualifikationsbiografie wie der PT. Trotz wachsendem Bedarf fehlen bislang verankerte Modelle, die beide Aspekte integriert adressieren. Das HERO-Projekt entwickelt ein innovatives Modell zur systematischen Verzahnung von Schwerpunkt- (SPP) und Nachwuchsprofessuren (NWP), um diese Lücke zu schließen.
Material und Methodik
SPP richteten sich an etablierte HAW-Professor:innen und ermöglichen die Reduktion der Lehrverpflichtung auf 11 SWS für ≤ 5 Jahre, um zielgerichtet Lehrinnovationen zu entwickeln, Kooperationen anzubahnen und Transferbeziehungen zu intensivieren [4]. Die NWP bietet geeigneten Kandidat:innen den Erwerb fehlender Berufungsvoraussetzungen – außerhochschulische Praxiserfahrung oder Promotion – bei reduzierter Lehrverpflichtung (6-9 SWS) [5]. Die Evaluation erfolgt als longitudinal angelegte Evaluationsstudie mit Mixed-Methods-Ansatz mit standardisierten Befragungen und leitfadengestützten Interviews der NWP- und SPP- Inhaber*innen.
Ergebnisse
Zu erwartende Ergebnisse der Evaluation sind Einsichten in Erfahrungen der NWP- und SPP-Inhaber*innen in Wechselwirkung mit begleitenden Qualifizierungsprogrammen, die zur weiteren Optimierung und Verstetigung der neuen Professur-Modelle beitragen sollen.
Zusammenfassung
Die systematische Verknüpfung von SPP und NWP ermöglicht sowohl den strategischen Ausbau von Schwerpunkten als auch die gezielte Nachwuchsförderung. HERO leistet so einen Beitrag zur nachhaltigen Etablierung professoraler Karrieren in der akademischen Gesundheitsprofessionsbildung.
Interessenskonflikt
Es besteht kein Interessenkonflikt.
Literatur
[1] Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (2020): Gesundheitswirtschaft Fakten & Zahlen; Ergebnisse der Gesundheitswirtschaftlichen Gesamtrechnung, Berlin: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie.
[2] Hoffman, C. (2016): Bildung, Forschung und Versorgung zusammenführen. Scitec-Media [online]: https://scitec-media.ch/wp-content/uploads/2016/02/BildungForschungVersorgung.pdf [Zugriff am 22 Mai 2025].
[3] Sottas, B., Brügger, S., Meyer, P.C. (2013): Health Universities – Konzept, Relevanz und Best Practice. Mit regionaler Versorgung und interprofessioneller Bildung zu bedarfsgerechten Gesundheitsfachleuten. ZHAW, Reihe Gesundheit No.1, Winterthur. https://www.zhaw.ch/storage/gesundheit/ueber-uns/info-broschueren/zhaw-gesundheit-no1-health-universities.pdf [Zugriff am 22 Mai 2025].
[4] Bundesministerium für Bildung und Forschung (o.J.): Maßnahmen von Schwerpunktprofessuren: https://www.fh-personal.de/foerderprogramm/massnahmen
[Zugriff am 22. Mai 2025].
[5] BayHIG, Art. 64. (2024): Nachwuchsprofessorinnen und Nachwuchsprofessoren.
The Force Concept Inventory (FCI) is a widely established diagnostic tool for the conceptual understanding of Newtonian mechanics. It consists of 30 multiple-choice questions on kinematics and forces. Many of the distractors reflect widespread preconcepts or misconceptions. By analyzing the frequency of all answers rather than only the correct ones conclusions can be drawn on the conceptual development of students. Using the method of "item response curves" (Morris 2006), the relative frequency of all answers is plotted for each question as a function of the total score achieved in the test. By this, distractors that address common misconceptions can be identified. Furthermore, the conceptual development becomes visible. We have analyzed the results of the FCI over a period of nine years from almost 5000 first-year engineering students at the TH Rosenheim. We compare data taken at the very beginning of physics class with data taken at the end of the term as well as with data from universities in the USA. The consistency of the data is very high. The most frequently selected answers include misconceptions about Newton's third law and the assumption that every movement is based on a force in the direction of the movement. The analysis presented serves as a basis for improving teaching.
Auf der ICMBeyond 2023 wurde die Implementation von JiTT (Just-in-Time Teaching) an der TH Rosenheim in Physik und Mathematik vorgestellt, die in der Präsenzphase Peer Instruction, MINT-Tutorials und Whiteboard-Aufgaben in SCALE-UP-Räumen umfasst [Schäfle & Junker 2023]. Im Projekt FANTASTIC (Feedback based on Analytics of Teaching and Studying meets Individual Coaching) werden die aktivierenden Lehrmethoden ergänzt durch Learning Analytics und Peer-Coaching, um den Studierenden neben kontinuierlichen fachlichen Rückmeldungen auch personalisiertes Feedback und Prognosen zum möglichen Prüfungserfolg zu geben und dadurch das Studierverhalten und den Lernfortschritt zu fördern und Durchfallquoten zu reduzieren.
Ein Machine-Learning-Modell prognostiziert den wahrscheinlichen Prüfungserfolg von Studierenden durch Vergleich ihrer Datenspuren mit Vorgängerkohorten. Zusätzlich erhalten sie Feedback-E-Mails über ihren aktuellen Leistungsstand in einem datenbasierten Dashboard sowie Lernempfehlungen. Präzisierte Lernziele, Online-Quiz mit detailliertem
fachlichen Feedback und passende Lernaufgaben in der Lehrveranstaltung ermöglichen zielgerichtetes Lernen. Begleitet wird dies durch qualifizierte Peer-Coaches, die sowohl fachlich unterstützen also auch zur Verbesserung übergreifender Herausforderungen wie Zeitmanagement, Motivation und Selbstwirksamkeit beitragen. Durch regelmäßige studentische Befragungen partizipieren die Studierenden an der Verbesserung der Verwebung der 3 Elemente [Junker et al. 2025].