In Kürze:
Entwurfsmuster interdisziplinäres, Datenkompetenzen vermittelndes Lehrlabor.
Pitch Input:
Hier der Zugang zu den Pitch-Folien für einen besseren Eindruck: TURN-D3InnovationLab-Pitch
Pitch Output:
Ein kleiner Ausschnitt unseres mitgebrachten Pitches und einige der, aus der gemeinsamen Diskussion entsprungenen, Überlegungen und Lösungsansätze für die von uns mitgebrachten Fragestellungen:
Zielsetzung:
Ziel der geplanten interdisziplinären Projektveranstaltung für Masterstudierende aller Fachrichtungen ist es, Datenkompetenzen zu vermitteln und die Durchführung von datengetriebenen Projekten zu ermöglichen. Vorbereitend für die Veranstaltung soll ein Labor gestaltet und aufgebaut werden, indem die Termine stattfinden. Im Rahmen der Projekte sollen Studierende den Datenlebenszyklus praktisch durchlaufen, um folgende übergeordnete Datenkompetenzen zu erwerben:
Die Veranstaltung soll die Zusammenarbeit und Interaktion von Studierenden verschiedener Fachrichtungen fördern und ihnen mit dem unterstützenden Labor einen Raum bereitstellen, um verschiedene Datenpraktiken zu erlernen, zu reflektieren und praktisch anzuwenden. Hierfür werden physische und virtuelle Ressourcen wie Computer, Software, Whiteboards und ein Wiki mit Lernmaterialien sowie Quellen für Open Data zur Verfügung gestellt. Die entwickelten Ansätze sollen auf andere Einrichtungen übertragbar sein.
Lehrkonzept:
Die Lehrveranstaltung „Data-driven Digital Innovation Lab“ (D³ Innovation Lab) steht Masterstudierenden aller Fachrichtungen offen. Das Konzept stützt sich didaktisch auf Blended Learning und dem Flipped-Classroom-Ansatz, indem Lernmaterialien (Skripte und Lehrvideos) über ein begleitendes Wiki bereitgestellt und in gemeinsamen Terminen besprochen werden. Die Inhalte der Lernmaterialien umfassen Grundlagen der Datenanalyse, Statistik, Programmierung mit Python/R, Datenbanken sowie Big Data und Datenvisualisierung und sind auf Anfängerniveau ausgerichtet. Der Entwurf des Ablaufs der Projektveranstaltung gliedert sich in vier Phasen:
Umsetzungsansatz:
Für die Planung der Projektveranstaltung und die Gestaltung des unterstützenden Labors wird gegenwärtig eine Umfrage unter Studierenden durchgeführt, um ihre Erwartungen und Wünsche zu berücksichtigen. Insbesondere das Feedback zur Raumgestaltung wird verwendet, um ein attraktives Labor zu schaffen. Zusätzlich ist geplant, dass Studierende Geräte aus dem Hardwarekontingent des Labors ausleihen können, um auch außerhalb an ihren Projekten arbeiten zu können. Didaktisch sind das Flipped-Classroom-Konzept und Blended Learning als Lernmodelle vorgesehen, wobei Lernmaterialien über ein Wiki bereitgestellt und im Rahmen der Termine in Bezug auf die Projekte der Kleingruppen besprochen werden. Das erwähnte Wiki wird aktuell technisch und inhaltlich entwickelt. Die Veranstaltung soll über das universitätsweit genutzte Campus-Management-System im freien Wahlbereich allen Masterstudierenden kommuniziert und angeboten werden.
In Kürze:
Entwurfsmuster interdisziplinäres, Datenkompetenzen vermittelndes Lehrlabor.
Pitch Input:
Hier der Zugang zu den Pitch-Folien für einen besseren Eindruck: TURN-D3InnovationLab-Pitch
Pitch Output:
Ein kleiner Ausschnitt unseres mitgebrachten Pitches und einige der, aus der gemeinsamen Diskussion entsprungenen, Überlegungen und Lösungsansätze für die von uns mitgebrachten Fragestellungen:
Zielsetzung:
Ziel der geplanten interdisziplinären Projektveranstaltung für Masterstudierende aller Fachrichtungen ist es, Datenkompetenzen zu vermitteln und die Durchführung von datengetriebenen Projekten zu ermöglichen. Vorbereitend für die Veranstaltung soll ein Labor gestaltet und aufgebaut werden, indem die Termine stattfinden. Im Rahmen der Projekte sollen Studierende den Datenlebenszyklus praktisch durchlaufen, um folgende übergeordnete Datenkompetenzen zu erwerben:
Die Veranstaltung soll die Zusammenarbeit und Interaktion von Studierenden verschiedener Fachrichtungen fördern und ihnen mit dem unterstützenden Labor einen Raum bereitstellen, um verschiedene Datenpraktiken zu erlernen, zu reflektieren und praktisch anzuwenden. Hierfür werden physische und virtuelle Ressourcen wie Computer, Software, Whiteboards und ein Wiki mit Lernmaterialien sowie Quellen für Open Data zur Verfügung gestellt. Die entwickelten Ansätze sollen auf andere Einrichtungen übertragbar sein.
Lehrkonzept:
Die Lehrveranstaltung „Data-driven Digital Innovation Lab“ (D³ Innovation Lab) steht Masterstudierenden aller Fachrichtungen offen. Das Konzept stützt sich didaktisch auf Blended Learning und dem Flipped-Classroom-Ansatz, indem Lernmaterialien (Skripte und Lehrvideos) über ein begleitendes Wiki bereitgestellt und in gemeinsamen Terminen besprochen werden. Die Inhalte der Lernmaterialien umfassen Grundlagen der Datenanalyse, Statistik, Programmierung mit Python/R, Datenbanken sowie Big Data und Datenvisualisierung und sind auf Anfängerniveau ausgerichtet. Der Entwurf des Ablaufs der Projektveranstaltung gliedert sich in vier Phasen:
Umsetzungsansatz:
Für die Planung der Projektveranstaltung und die Gestaltung des unterstützenden Labors wird gegenwärtig eine Umfrage unter Studierenden durchgeführt, um ihre Erwartungen und Wünsche zu berücksichtigen. Insbesondere das Feedback zur Raumgestaltung wird verwendet, um ein attraktives Labor zu schaffen. Zusätzlich ist geplant, dass Studierende Geräte aus dem Hardwarekontingent des Labors ausleihen können, um auch außerhalb an ihren Projekten arbeiten zu können. Didaktisch sind das Flipped-Classroom-Konzept und Blended Learning als Lernmodelle vorgesehen, wobei Lernmaterialien über ein Wiki bereitgestellt und im Rahmen der Termine in Bezug auf die Projekte der Kleingruppen besprochen werden. Das erwähnte Wiki wird aktuell technisch und inhaltlich entwickelt. Die Veranstaltung soll über das universitätsweit genutzte Campus-Management-System im freien Wahlbereich allen Masterstudierenden kommuniziert und angeboten werden.
Sie müssen den Inhalt von reCAPTCHA laden, um das Formular abzuschicken. Bitte beachten Sie, dass dabei Daten mit Drittanbietern ausgetauscht werden.
Mehr InformationenSie sehen gerade einen Platzhalterinhalt von Google Maps. Um auf den eigentlichen Inhalt zuzugreifen, klicken Sie auf die Schaltfläche unten. Bitte beachten Sie, dass dabei Daten an Drittanbieter weitergegeben werden.
Mehr InformationenSie sehen gerade einen Platzhalterinhalt von Google Maps. Um auf den eigentlichen Inhalt zuzugreifen, klicken Sie auf die Schaltfläche unten. Bitte beachten Sie, dass dabei Daten an Drittanbieter weitergegeben werden.
Mehr InformationenSie sehen gerade einen Platzhalterinhalt von Mapbox. Um auf den eigentlichen Inhalt zuzugreifen, klicken Sie auf die Schaltfläche unten. Bitte beachten Sie, dass dabei Daten an Drittanbieter weitergegeben werden.
Mehr InformationenSie sehen gerade einen Platzhalterinhalt von OpenStreetMap. Um auf den eigentlichen Inhalt zuzugreifen, klicken Sie auf die Schaltfläche unten. Bitte beachten Sie, dass dabei Daten an Drittanbieter weitergegeben werden.
Mehr Informationen