Verbund
MultiLA
Kurzbeschreibung
Innovative Unternehmen setzen auf Personal mit Expertise in Data Science, um im Rahmen der fortschreitenden Digitalisierung Informationen effektiv zu verarbeiten. Unterstützend erforscht und entwickelt das Projekt MultiLA mit Partner*innen aus der Berliner Bildungsbranche digitale Lernanwendungen für angewandte Statistik und Data Science. Die Lernanwendungen werden sich speziell durch die didaktische Vielfältigkeit auszeichnen. Mithilfe dieser werden reale Anwendungsprobleme, mathematische Theorie, spielerische Elemente zum forschenden Lernen und praxisorientierte Programmieraufgaben miteinander kombiniert.
Projektinfos
Projektlaufzeit
01.10.2022 bis 30.11.2024
Förderlinie
Kompetenzzentren
Hintergrund
Die Digitalisierung von Verwaltung und Wirtschaft bringt es mit sich, dass Vorgänge basierend auf Daten automatisiert und Entscheidungsfindungen evidenzbasiert unterstützt werden. Beides setzt ein gesundes Maß an statistischem Verständnis sowie Kenntnisse der operativen Umsetzung durch Programmierung voraus. Auf der anderen Seite wird gerade das Lernen mathematisch orientierter Inhalte mit klassischen Lehrformaten häufig durch mangelnde Motivation, Vorurteile und psychische Blockaden erschwert. Für einen anhaltenden Lernerfolg müssen diese abgebaut werden. Während zu dem Zweck punktuell zum Beispiel schon interaktive Visualisierungen als anschauliche Erklärungen eingesetzt werden, sind komplexere Formen digitaler interaktiver Lernanwendungen und deren Einfluss auf den Lernerfolg in diesem Bereich noch nicht konsequent erforscht worden.
Methode
Unsere digitalen Lernanwendungen sollen helfen, reale Anwendungsprobleme im Bereich Data Science lösen zu lernen und alle dazu notwendigen Kenntnisse zu vermitteln. Zu den Elementen der Anwendungen gehören:
- eine Problembeschreibung aus der Praxis,
- die Erklärung der zugrundeliegenden mathematischen Theorie,
- deren Veranschaulichung anhand von Beispielen sowie mittels spielerischer Erforschung in interaktiven Darstellungen
- Spiele und Aufgaben zum Üben erlernter Inhalte
- praxisorientierte Programmieraufgaben und Quiz mit Sofort-Feedback
Mit dem Einverständnis der Lernenden wird deren Verhalten bei der Interaktion mit den Lernanwendungen digital und anonym mitprotokolliert. Die Wirkung verschiedener Lehrentwürfe soll so miteinander verglichen werden.
Ziele
Digitale interaktive Lernanwendungen sollen in der Lehre an der HWR und der HTW Berlin sowie in Kursen der Praxispartner*innen erprobt werden. Dazu wird eine digitale Lehrplattform gebaut, welche die Sammlung von Nutzungsdaten ermöglicht. Auf deren Basis werden umfangreiche Analysen der Wirksamkeit von Lehrentwürfen durchgeführt, aus denen ein allgemeiner Leitfaden für den Entwurf von Lernanwendungen erstellt wird.
Downloads
Publikationen
- Publikationen
Online learning apps from the learning cycle perspective: discovering patterns in best practices
- Publikationen
Übersicht interaktiver Lernanwendungen
- Publikationen
Lernanwendungen
- Publikationen
Dokumentation zur Software-Plattform
- Publikationen
Die Softwareplattform MultiLA
Authoring Software & Learning Analytics für interaktive Lernanwendungen in Statistik & Data Science; Autor*innen: Markus Konrad M.Sc., Prof. Dr. Maria Osipenko, Prof. Dr. Martin Spott, Prof. Dr. Andre Beinrucker