„Data driven teaching“ als Möglichkeit, die Lehre an den Lernfortschritt der Studierenden anzupassen

Semesterbegleitende Beurteilungen von studentischen Leistungen in der Lehre helfen sowohl Studierenden, ihren individuellen Lernfortschritt im Blick zu behalten als auch Lehrenden, ihre Lehre am Lernstand der Studierenden zu orientieren. In dem „LiT.Shortcut: Improving outcomes and increasing engagement through data-driven teaching” am 14.05.2019 gab Prue Goredema einen Einblick in die Lehre des English Departments der TU Chemnitz. Gerade bei inhaltsschweren Seminaren und Vorlesungen ist die Integration von Zwischentests und Evaluationen empfehlenswert. Dadurch ist es den Studierenden möglich, die eigenen Kenntnisse direkt einzuschätzen und Feedback zu erhalten. Lehrende bekommen die Möglichkeit, formativ aber auch inhaltlich auf den Fortschritt und das Feedback der Studierenden zu reagieren und Lehre entsprechend auszurichten.

Neben verschiedenen Möglichkeiten jenes Feedback methodisch und didaktisch aufbereitet in der Veranstaltung mündlich oder schriftlich einzuholen, bietet beispielsweise die Lehr- und Lernplattform OPAL zahlreiche Möglichkeiten, mit Online-Tests und Fragebögen im entsprechenden für die Veranstaltung angelegten Kurs den Studienfortschritt abzufragen, zum Beispiel über die Softwareintegration ONYX. Dr. Stefan Heinrich hat Möglichkeiten zur Kombination von OPAL und Blended Learning für seine Lehre an der TU Chemnitz in einer Präsentation aufbereitet, die als Inspiration für die eigene Lehre genutzt werden kann.

Die in englisch gehaltene hochschuldidaktische Weiterbildung des Projektes Lehrpraxis im Transfer ist Bestandteil des Sächsischen Hochschuldidaktik-Zertifikates oder wurde zur individuellen Kompetenzentwicklung  für die eigene Lehre genutzt.

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