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Wissenskonstruktion

Die Arbeitsgruppe Wissenskonstruktion befasst sich mit der Analyse von Prozessen des individuellen Lernens im Zusammenspiel mit kollektiver Wissenskonstruktion, bei der eine Gruppe gemeinsam interaktive digitale Medien nutzt, um neues Wissen zu entwickeln und zu verarbeiten. Dabei beschäftigt sich die Arbeitsgruppe insbesondere mit Wissenskonstruktion im Kontext der Kollaboration relativ großer Gruppen, wie in der Online-Enzyklopädie Wikipedia, in Citizen-Science-Communities oder in Online-Foren. Bezüglich der inhaltlichen Aspekte der untersuchten Wissenskonstruktionsszenarien wird ein breites Spektrum an Themen adressiert, das von naturwissenschaftlichen Inhalten bis zu medizinischen, historischen, politischen und aktuellen gesellschaftlichen Themen reicht.


Die Arbeitsgruppe bündelt ihre Projekte in den drei Themenschwerpunkten Wissenskonstruktion im Internet, Wissenskonstruktion in der Gesundheits- und Wissenschaftskommunikation und Wissenskonstruktion in der Hochschulbildung. Dabei zielt sie in ihrem Erkenntnisgewinn insbesondere auf die Praxisfelder Wissensbezogene Internetnutzung sowie Lehren und Lernen mit digitalen Medien in der Hochschule.

                                                                               

Projekte

ALICE: Analyzing Learning for Individual Competence development in mathematics and science Education

Die Coronavirus-Krise hat noch einmal gezeigt wie wichtig es ist, Lernen in Schulen durch digitale Technologien zu unterstützen. Weit über die Nutzung digitaler Plattformen für die Verteilung von Aufgaben an die Schüler*innen hinaus, ermöglichen digitale Technologien die Verfolgung des Lernprozesses einzelner Schüler*innen sowie die Bereitstellung gezielter Unterstützung, die auf die jeweiligen individuellen Bedürfnisse zugeschnitten ist. Dieses Forschungsprojekt untersucht, inwieweit Daten, die aus der Interaktion von Schüler*innen mit digitalen Technologien im mathematisch-naturwissenschaftlichen Unterricht stammen, genutzt werden können, um 1) das Lernen einzelner Schüler*innen kontinuierlich zu evaluieren, 2) Lernpfade über Sequenzen von Lernaktivitäten zu rekonstruieren und 3) diejenigen Pfade zu identifizieren, die mit der Entwicklung von Kompetenzen in Mathematik und Naturwissenschaften einhergehen.

Einfluss unterschiedlicher Repräsentationen wissenschaftlicher Informationen auf Wissen und Einstellungen

Im Rahmen dieses Forschungsprojekt wird untersucht, wie unterschiedliche Formen der Darstellung von Sachinformationen individuelles Wissen über und die Einstellung zu Füchsen beeinflussen. Insbesondere befasst sich das Projekt mit den Auswirkungen unterschiedlicher visueller und textlicher Darstellungen. Es untersucht, ob Emotionalisierung durch visuelle Methoden eine ähnliche Wirkung hat wie eine durch Textdarstellungen vermittelte Emotionalisierung.

eteachProNBP

Im Rahmen des Projekts sollen Erfordernisse für Schnittstellen definiert und in exemplarischen Testcases prototypisch umgesetzt werden, die es ermöglichen über die Nationale Bildungsplattform einen problemorientierten Zugang zu dem etablierten und gut vernetzten Informations- und Qualifizierungsportal e-teaching.org zu schaffen. Dadurch sollen dessen umfangreiche multimediale Lernmaterialien zu dem grundlegenden Thema des Lehrens und Lernens mit digitalen Medien für Lehrende, Multiplikatoren und Lernende noch besser erschließbar gemacht werden.

HybridLR – Wirkfaktoren und Good Practice bei der Gestaltung hybrider Lernräume

Mit der zunehmenden Nutzung digitaler Medien in der Hochschullehre verändert sich auch der „Raum“, in dem Lehren und Lernen an Hochschulen stattfindet. Durch die gezielte Verknüpfung physischer und digitaler Lernumgebungen entstehen hybride Lernräume, in denen Lehr- und Lernszenarien zeit- und ortsvielfältig in unterschiedlichsten Personenkonstellationen umgesetzt werden können. Solche hybriden Lernräume und ihre Gestaltung stehen im Fokus des Projekts HybridLR.

Künstliche Intelligenz für die Wissenschaftskommunikation: Akzeptanz und Verständnis von Laien

Wie erhalten wir wissenschaftliche Informationen? Von wem erhalten wir sie? Was wäre, wenn uns künstliche Intelligenz komplizierte Themen und fachliche Informationen leicht verständlich vermitteln könnte? Im Rahmen dieses Forschungsprojekts wird untersucht, wie Laien intelligente Sprachassistenten wahrnehmen und bewerten, die wissenschaftliche Informationen kommunizieren. Insbesondere wird untersucht, wie sich unterschiedliche textliche Darstellungen automatisierter Inhalte auf die Akzeptanz und die Rezeption von wissenschaftlichen Informationen auswirken.

Physiotherapieausbildung 2.0

Begleitend zur praktischen Ausbildung der Physiotherapeuten an der Berufsfachschule ulmkolleg wurde eine internetbasierte Lernplattform konzeptioniert und in die praktische Ausbildung implementiert. Diese Plattform stellt zugleich die Forschungsumgebung des Projekts dar. Ziel dieser Plattform ist es, die praktische Ausbildung am Patienten und den Lernprozess der Schülerinnen und Schüler zu begleiten und zu unterstützen. Ferner werden Forschungsfragen im Bereich der kollaborativen Wissenskonstruktion und des individuellen Lernens über den gesamten Ausbildungsverlauf untersucht.

Transfer evidenzbasierten und koproduzierten Wissens zur Mensch-Wolf-Koexistenz (KnowWolf)

Das Projekt untersucht, wie Barrieren des Wissenstransfers im Anwendungsfeld der Mensch-Karnivoren-Koexistenz überwunden werden können. Ziel ist es, ein digitales Transfer-Tool zu entwickeln, das neben der Medien- und Wissenschaftskompetenz auch auf emotionale Barrieren abzielt. Für das digitale Transfer-Tool sollen modulare Anwendungen mit Umfragen und Spielen auf Tablets an öffentlichen Orten im In- und Ausland eingesetzt werden.

TüKITZ Med (Tübinger KI-Trainingszentrum für die Medizin): Implementierung eines KI-Curriculums für Studierende der Medizin und medizin-nahen Lebenswissenschaften

Ziel des Projekts ist es für Studierende der Medizin und der medizinnahen lebenswissenschaftlichen Studiengänge nachhaltige effektive Curriculums-begleitende innovative Lehrformate mit dynamisch an unterschiedliche Bedingungen und Entwicklungen anpassbaren Inhalten zu entwickeln, die der Vermittlung von theoretischen und praktischen KI-Kenntnissen auf verschiedenen Ebenen (Grundlagen, Vertiefungen, Anwendungen) mit gesellschaftlich relevanten Fragen zu Ethik, Recht, Privatsphäre, Transparenz etc. dienen. Das Projekt TüKITZ Med soll KI-fachfremden Studierenden auf verschiedenen Ebenen Grundkonzepte und Methoden der künstlichen Intelligenz kompetent und effektiv vermitteln.

VideT: Fragilität und Glaubwürdigkeit wissenschaftlicher Erkenntnisse

Wissenschaftliche Erkenntnisse gewinnen zunehmend an Bedeutung. Allerdings ist es für viele Menschen oft schwierig, diese Erkenntnisse zu interpretieren und zu verstehen. Das liegt auch daran, dass der wissenschaftliche Erkenntnisprozess bisher nur wenig Beachtung findet. Daher ist das Ziel des Projekts VideT, ein videobasiertes Transferinstrument zu entwickeln, um damit den empirischen wissenschaftlichen Forschungsprozess zu vermitteln und in Schülerlaboren zu testen.

Abgeschlossene Projekte

Abschlussarbeiten

Themen für Abschlussarbeiten

Die Arbeitsgruppe Wissenskonstruktion untersucht, wie mit Unterstützung interaktiver digitaler Medien neues Wissen entsteht. Dabei werden vor allem solche Szenarien betrachtet, in denen Personen mittels eines geteilten digitalen Artefakts interagieren. In der Arbeitsgruppe werden vor allem diejenigen kognitiven, motivationalen und sozialen Prozesse erforscht, die die Interaktion zwischen Individuum und Artefakt beeinflussen und die Wissenskonstruktion unterstützen. Für Abschlussarbeiten geeignete Themen können beispielsweise im Rahmen folgender Fragestellungen bearbeitet werden:

Wie kann kollaborative Wissensentwicklung im Zusammenspiel von Wissenschaft und Öffentlichkeit im Kontext von Citizen-Science-Projekten unterstützt werden? Was sind die Auswirkungen der kollaborativen Wissensentwicklung auf die Einstellung und den emotionalen Bezug der teilnehmenden Bürgerwissenschaftler*innen?

Wie kann eine stärkere Individualisierung des Lernens ermöglicht werden, um alle Schüler*innen bei der Entwicklung der für die berufliche, gesellschaftliche und kulturelle Teilhabe erforderlichen Kompetenzen zu unterstützen? Wie kann personalisiertes und adaptives Lernen gestaltet werden, das die kontinuierliche Bewertung des Lernens der Schüler*innen, die Rekonstruktion ihrer Lerntrajektorien sowie die Extrapolation dieser Trajektorien im Hinblick auf ihre Kompetenzentwicklung erfordert?

Wie bewerten Laien intelligente Sprachassistenten, die wissenschaftliche Informationen kommunizieren? Wie gut können sie mit automatisiert produzierten Inhalten umgehen? Verstehen sie, dass den dargestellten Informationen größere Mengen von Einzelinformationen zugrunde liegen? Nehmen sie wahr, dass es sich um automatisch aufbereitete Inhalte handelt? Akzeptieren Menschen diese Methoden und Inhalte und vertrauen sie ihnen?

Wie nehmen Schüler*innen die Vorläufigkeit und Unsicherheit wissenschaftlicher Erkenntnisse und die Glaubwürdigkeit von Forschenden wahr? Wie bewerten sie Wissenschaftsvermittlung, die verstärkt den wissenschaftlichen Erkenntnisprozess darstellt? Welche Effekte hat die Darstellung der Forschenden als wissende oder suchende Forschende?


Ihr Anspechpartner ist: Herr Apl. Prof. Dr. Joachim Kimmerle