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== Konzept: Abhängigkeitsgraphen für Lerninhalte ==
== Konzept: Abhängigkeitsgraphen für Lerninhalte ==
[[File:EIMI Ausschnitt.png|none|thumb|800x800px|Abhängigkeitsgraph für eine Einführungsvorlesung Informatik. Um "Bits" zu verstehen, muss man zuerst wissen, was Binärzahlen sind, und wie diese funktionieren. ]]
[[File:GraphIT-Konzept.png|none|thumb|800x800px|Beispiel: Ausschnitt aus einem Abhängigkeitsgraph für eine Einführung in die Informatik.]]
[[File:Learney (Screenshot).png|none|thumb|800x800px|Screenshot: Learney.com]]
[[File:Learney (Screenshot).png|none|thumb|800x800px|Screenshot: Learney.com]]


== Prototyp: graphit.ur.de ==
== Prototyp: graphit.ur.de ==
[[File:Wikibase-Widgets-Screenshot.png|none|thumb|800x800px|Screenshot: Beispiel für ein Kursseite]]
=== Tools: ===
[[File:Table-Editor-Screenshot2.png|none|thumb|800x800px|Screenshot of Table Editor]]


== Exkurs: Wikibase ==
== Exkurs: Wikibase ==


== Status Quo: Was machen wir damit ==
== Status Quo: Was machen wir damit ==
[[File:Interests wissarb.png|none|thumb|800x800px|Scatterplot: Vorwissen und Interessen von Studierenden im Kurs "Wissenschaftliches Arbeiten". Je weiter rechts ein Thema steht, umso mehr Studierende kennen es bereits. Je weiter oben, umso mehr Studierende interessieren sich dafür.]]


== Ausblick: Was kann man damit machen? ==
== Ausblick: Was kann man damit machen? ==

Revision as of 18:40, 20 May 2024

GraphIT - Wie man mit einem Abhängigkeitsgraphen bessere Lehrveranstaltungen und Studiengänge bauen kann

Präsentation auf dem Tool Tip Tuesday des KI-Campus am 21.5.2024

Hintergrund: Quo vadis Hochschullehre?

Heterogenität

  • Vorkenntnisse der Studierenden immer heterogener.
  • Ziele der Studierenden immer heterogener.
  • "One-size-fits-all"-Studiengänge und Lehrveranstaltungen werden immer weniger Studierenden-Biographien gerecht.
  • Studiengänge mit vielen Wahlmöglichkeiten → manchen Studierenden fehlen essentielle Kenntnisse für meine Lehrveranstaltung.

Wechselnde Rolle von Lehrenden

  • Universität hat Monopol bei Wissensvermittlung längst verloren
  • Umso wichtiger: Begleitung, Kontext und Prioritäten liefern
  • Effizienz: existierende Ressourcen nutzen, vernetzen

Planung von Lehrveranstaltungen und Curricula

  • Studiengänge werden nicht vom Ziel aus geplant, sondern aus Vorhandenem zusammengestückelt
  • Dopplungen und Lücken zwischen Lehrveranstaltungen und Kursen

Konzept: Abhängigkeitsgraphen für Lerninhalte

Beispiel: Ausschnitt aus einem Abhängigkeitsgraph für eine Einführung in die Informatik.
Screenshot: Learney.com

Prototyp: graphit.ur.de

Screenshot: Beispiel für ein Kursseite

Tools:

Screenshot of Table Editor

Exkurs: Wikibase

Status Quo: Was machen wir damit

Scatterplot: Vorwissen und Interessen von Studierenden im Kurs "Wissenschaftliches Arbeiten". Je weiter rechts ein Thema steht, umso mehr Studierende kennen es bereits. Je weiter oben, umso mehr Studierende interessieren sich dafür.

Ausblick: Was kann man damit machen?