Digitales Programmieren im Team: Adaptive Unterstützung für kollaboratives Lernen (Teilprojekt „Learning Analytics Verfahren zur adaptiven Unterstützung“ )
Die kooperative und kollaborative Arbeit ist Kernbestandteil des beruflichen Arbeitsalltags in den Ingenieurwissenschaften, insbesondere in der Informatik. Je nach Aufgabenkontext inter-agiert das Team dabei mittelbar (z.B. über die Dokumentation, übergreifende Schnittstellen-spezifikationen) oder unmittelbar (z.B. agile Softwareentwicklung, Pair-Programming). Diese auf einer technischen wie auch sozialen Ebene außerordentlich komplexen Vorgänge werden im Informatikstudium oftmals lediglich abstrakt behandelt und spielen in Fachkonzepten zum Programmierenlernen eine untergeordnete Rolle. Im Rahmen von digitalen Gruppenarbeiten bleibt es den Studierenden überlassen sich zu organisieren, zu koordinieren und ihre Lernpro-zesse zu regulieren, eine synchrone Einflussnahme durch den Lehrenden ist kaum möglich. Learning-Analytics-Ansätze zur adaptiven didaktischen Unterstützung kollaborativer Lernpro-zesse stehen noch am Anfang.
Das Projekt DiP-iT schließt diese Lücke und entwickelt ein existierendes didaktisches Konzept und Programmiersystem dahingehend weiter, dass individuelle und teamorientierte Lernpro-zesse entworfen, realisiert, reflektiert und zeitnah unterstützt werden können. Im Teilprojekt "Learning Analytics Verfahren zur adaptiven Unterstützung" liegt dabei der Schwerpunkt auf der Identifikation, Konzeption, Umsetzung und empirischen Validierung von Learning Analytics Verfahren, welche im Programmiersystem unterstützend zur Umsetzung des didaktischen Konzepts zum Einsatz kommen.
Zender, Raphael Christian Prof. Dr. (Details) (Informatik und Gesellschaft und Didaktik der Informatik)
Beteiligte externe Organisationen
Mittelgeber
Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
Laufzeit
Projektstart: 02/2020
Projektende: 01/2023
Forschungsbereiche
Informatik
Forschungsfelder
eLearning
