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Auflistung nach Autor:in "Kubica, Tommy"

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  • Doctoral Colloquium Paper
    Adaptierbare kollaborative Lernumgebungen zur gezielten Unterstützung universitärer Präsenzlehre
    (Beiträge der Doktorandenkolloquiums zur DELFI 2019, 2019) Kubica, Tommy
    Audience Response Systeme (ARS) sind in der Lage, Probleme in der universitären Lehre, wie die fehlende Interaktion zwischen dem Lehrenden und den Studierenden, durch die Benutzung technischer Werkzeuge in der Lehrveranstaltung zu lösen. Der Einsatz solcher Systeme bringt jedoch eigene Probleme mit sich: Der Lehrende muss oftmals sein Lehrkonzept an das jeweilig gewählte System anpassen, da dieses in seinem Funktionsumfang und seinen unterstützten didaktischen Konzepten sehr eingeschränkt ist. Eine Adaption oder gar eine Erweiterung des Funktionsumfangs zur Unterstützung selbst gewählter didaktischer Konzepte wird selten erlaubt, ebenso wie stark kollaborative Szenarien. Diese Arbeit stellt grundlegende Gedanken zur Konzeption und Umsetzung einer Lernumgebung vor, die in der Lage ist, verschiedenste didaktische Abläufe auf Grundlage eines einheitlichen (Meta-)Modells zu modellieren und ihren Funktionsumfang auf den gewählten Anwendungsfall anzupassen. Neben klassischen Anwendungsfällen sollen weitergehende, stark kollaborative Anwendungsfälle unterstützt werden und die Funktionalität einfach erweiterbar sein. Durch den Einsatz in realen Anwendungsszenarien und damit verbundenen Lasttests und Benutzerbefragungen soll das System evaluiert werden.
  • Textdokument
    Geführte Auswahl von IT-basierten Lehr/Lern-Werkzeugen
    (Bildungsräume 2017, 2017) Kubica, Tommy; Hara, Tenshi; Braun, Iris; Kapp, Felix; Schill, Alexander
    Universitäre Lehrveranstaltungen (LV) in den MINT Fächern profitieren von der Einführung von IT-basierten Lehr/Lern-Werkzeugen (ILL), beispielsweise Classroom Response Systemen (CRS). In Kombination mit selbstreguliertem Lernen bleibt das Lernen nicht auf das Wissen über MINT beschränkt, sondern wird auf das Lernen durch MINT erweitert. Nachteilig hat sich die Einführung von ILL auf den Vorbereitungsaufwand der Lehrenden ausgewirkt. Nicht nur muss der funktionale Umfang der ILL den Lehrenden bewusst sein, idealerweise verstehen sie auch alle zugrundeliegenden lernpsychologischen und didaktischen Konzepte. Derzeit existieren nur wenige Lehr/Lern-Plattformen (LLP), die die Lehrenden bei der Auswahl von ILL unterstützen, beispielsweise einschätzen, ob ein CRS-Einsatz geeignet und sinnvoll ist. Keines der existierenden Auswahlverfahren bietet dabei umfangreiche Erklärungen der didaktischen und lernpsychologischen Hintergründe oder ihrer Kompatibilität. Deshalb sind Lehrende häufig mit der ILL-Auswahl überfordert. Diese Probleme adressierend wurde ein Prototyp mit geführter und erklärender ILL-Auswahl implementiert. Alle Auswahlvorschläge werden bereits zum Zeitpunkt der Erstellung von LV durch einen simplen Algorithmus bewertet und führen zu individuellen Bewertungen für einzelne Lehrende. Gleichzeitig werden den Lehrenden bei Bedarf einblendbare, umfangreiche Hinweise und Erklärungen angeboten.
  • Konferenzbeitrag
    Zuversichtserfassung als Mittel zur Stärkung von selbstreguliertem Lernen
    (Workshop Gemeinschaften in Neuen Medien (GeNeMe) 2019, 2019) Damnik, Gregor; Braeschke, Lucas; Kubica, Tommy; Braun, Iris; Hara, Tenshi
    Lernende, die selbstreguliert Wissen erwerben wollen, müssen ihren Wissenserwerbsprozess nicht nur selbstständig planen, sondern bei Bedarf auch entsprechend regulieren bzw. anpassen können. Im Sinne dieser Regulation ist es notwendig, dass sie eine genaue Vorstellung davon haben, welche Inhalte einer Lerneinheit sie bereits gut verstanden haben oder an welchen Stellen Nachholbedarf besteht. Technische Systeme können über gezielte Aufforderungen Lernende darin unterstützen, sich eine möglichst genaue Vorstellung über ihren eigenen Wissenserwerbsprozess zu bilden. Wie diese Vorstellung mittels Zuversichtserfassung angeregt werden kann, wie dies in ein bestehendes Audience Response System integriert wurde und welche Ergebnisse daraus abgeleitet werden konnten, wird im folgenden Praxisbeitrag gezeigt bzw. auf der GeNeMe 2019 präsentiert.