Martina Moerth
Leitung Berliner Zentrum für Hochschullehre
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Martina Mörth, Diplom-Psychologin, Management-Coach, 10 Jahre Erfahrung in Personalentwicklung und Marketingkommunikation in der Wirtschaft, leitet seit 13 Jahren das Berliner Zentrum für Hochschullehre. Ihr Anliegen ist, langjährig erforschte psychologische Theorien und Erkenntnisse über Lernen, Gedächtnis, Expertise, Problemlösen, Persönlichkeitsentwicklung, soziale Interaktion etc. als evidenzbasierte Basis für hochschuldidaktische Weiterbildungen und Beratungen von Lehrenden und Hochschulen verfügbar zu machen und die Lehre dadurch zu verbessern. Sie ist Gründungsmitglied der AG Psychologie und Lehr-Lernforschung in der Deutschen Gesellschaft für Hochschuldidaktik.
Blick in die Lernforschung: Auswirkungen von KI auf Denken und Lernen
"Die x-te Hausarbeit mit gleichklingender Einleitung. Das ist doch nicht wahr!" Lehrende verzweifeln über unreflektierten KI-Einsatz von Studierenden. Andererseits finden sich auch Beispiele kompetenter KI-Nutzung. Studienergebnisse zeigen ebenfalls widersprüchliche Befunde. Aber was macht den Unterschied? Modelle der Lern- und Motivationspsychologie können diese scheinbar widersprüchlichen Ergebnisse zur Auswirkung von KI auf Lernen erklären. Sie ermöglichen Vorhersagen, welche positiven und negativen Effekte sich für kognitive und motivationale Prozesse beim Denken und für den Lernprozess ergeben können. Wie kann KI so genutzt werden, dass sie Denkprozesse unterstützt? Welche Nutzungsszenarien sind eher ungünstig für nachhaltiges Lernen? Wir werden konkrete didaktische Szenarien vorstellen, durch die bedeutungsvolles Lernen und Denken im KI-Zeitalter unterstützt werden können.
Lehrinnovation durch Kooperation: Realität oder Imagination?
Imagine: eine Hochschullandschaft ohne Netzwerke und Kooperationen zur Lehrentwicklung. Heute scheint das undenkbar! Fachübergreifende Kooperationen auf regionaler, nationaler und internationaler Ebene sind längst zu einem festen Bestandteil der Hochschulstrukturen geworden. Sie versprechen Synergien, bessere Ressourcennutzung und einen frischen Austausch von Ideen. Doch wie realistisch sind diese Erwartungen? Sind sie nur eine Illusion oder mehr? Und wo liegen die Grenzen solcher Zusammenarbeit? Im Fokus des Inputs stehen hochschulübergreifende Kooperationsprojekte zur Lehrentwicklung.
Ausgehend von theoretischen Grundlagen und praktischen Erfahrungen des Berliner Netzwerks Hybride Lehre, der europäischen Allianz Circle U., weiterer Projekte des bologna.labs (Lehr-Lernlabor der Humboldt-Universität zu Berlin) und des Berliner Zentrums für Hochschullehre (BZHL) loten wir aus, inwieweit Kooperationsprojekte tatsächlich Innovationen in der Lehre vorantreiben und ihren Partnern Vorteile im hochschulischen Wettbewerb verschaffen können. Welche Erfolge haben solche Kooperationen für die Hochschulen? Wären die gleichen Ergebnisse auch ohne Netzwerke und Verbundprojekte möglich? Und wenn nicht, wie müssten zukünftige hochschulübergreifende Kooperationsprojekte strategisch und strukturell gestaltet werden, um den institutionellen, finanziellen und menschlichen Herausforderungen im Hochschulkontext gerecht zu werden? Dazu werden wir Überlegungen nicht nur aus dem deutschen, sondern auch aus dem internationalen Diskurs einbringen.
Nach einem Input laden wir Projekt- und Netzwerkleiter*innen, Koordinator*innen, Mitglieder, Förderer und alle Interessierten zu einer gemeinsamen, kreativen und kritischen Diskussion über zukunftsorientierte Trends und praktische Tipps in der Hochschulkooperation ein.
Gute Noten, nichts gelernt? Wiss. Arbeiten mit und trotz KI lernwirksam gestalten
Leitlinien zum Umgang mit KI im Kontext des wissenschaftlichen Arbeitens fokussieren meist formale und rechtliche Aspekte. Die psychologischen Effekte auf das Lernverhalten von Studierenden und Lernergebnisse für die Studierenden bei der Nutzung von KI werden nicht oder nur am Rande betrachtet. Auf Basis fundierter psychologischer Modelle und Theorien lassen sich jedoch durchaus Vorhersagen ableiten, wie sich die Nutzung von KI beispielsweise auf die Tiefe der Informationsverarbeitung beim wissenschaftlichen Arbeiten und den Lernzuwachs auswirken. So lässt sich zeigen, dass die Studierenden zwar an Qualitätskriterien gemessen bessere Arbeiten schreiben, sich dafür aber weniger anstrengen (müssen). Dies kann zu einem geringeren, (langfristigen) inhaltlichen Lernzuwachs und zu geringerer Expertise im Thema führen. Auf der anderen Seite können KI-Tools bei geschicktem Einsatz aber durchaus das kritische Denken beim wissenschaftlichen Schreiben und Kollaborationsprozesse unterstützen und dadurch auch zu einer vertieften Beschäftigung führen, was wiederum auch den inhaltlichen Lernzuwachs erhöhen könnte. In der Diskussion soll, auf Basis fundierter psychologischer Modelle und Theorien sowie - soweit bereits möglich - forschungsbasiert aufgezeigt werden, unter welchen Voraussetzungen und in welchen Situationen der Einsatz von KI beim wissenschaftlichen Arbeiten lernförderlich ist und wo eher nicht. Dabei werden auch kognitive und motivationale Voraussetzungen sowie die Selbstregulationsfähigkeit der Lernenden berücksichtigt. Aus diesen Überlegungen leiten wir konkrete Handlungsvorschläge für Lehrende und Studierende ab und zeigen Forschungsperspektiven auf.
VR/AR in der Lehre - Mythen, Mehrwert, Möglichkeiten
Stellen Sie sich vor, Lehrende und Lernende tauchen in virtuelle Welten ein, erleben historische Ereignisse hautnah oder experimentieren in chemischen Laboren mit unbegrenzten Ressourcen. Immersive Technologien machen genau das möglich – aber oft anders, als wir es erwarten.
Unter dem Motto "Imagine" laden wir Sie ein, die Grenzen und Potenziale von VR/AR (Virtual und Augmented Reality) in der Hochschullehre kritisch und konstruktiv zu reflektieren. Wann ist der Einsatz sinnvoll? Welche Mythen begleiten diese Technologien, und welchen tatsächlichen Mehrwert können sie bieten?
In diesem Input hinterfragen wir verbreitete Annahmen, beleuchten innovative Anwendungsszenarien und zeigen auf, wie VR/AR didaktisch sinnvoll in Lernprozesse integriert werden kann. Gestützt auf lehr-lernpsychologische Erkenntnisse und praxisnahe Beispiele erfahren Sie, wie immersive Technologien nicht nur motivieren, sondern auch Lernprozesse langfristig fördern – und wann andere Medien und Methoden lernförderlicher sein könnten.
Freuen Sie sich auf eine inspirierende Reise durch die Mythen, den Mehrwert und die Möglichkeiten von VR/AR. Lassen Sie uns gemeinsam innovative Ansätze für die Lehre entdecken und darüber diskutieren, wie diese Technologien die Bildungslandschaft von morgen mitgestalten können. Imagine!
Upskilling the Community – KI in der (Hochschul)Lehre - ein Beispiel
Wie kommt KI in Lehrveranstaltungen und in die Hochschuldidaktik? Wie stärken wir Lehrende bei der Verwendung der KI? Wie bilden wir uns als hochschuldidaktische Community zum Thema? Von der Wahrnehmung des Themas, über den ersten Denkimpuls bis zur konkreten Weiterbildungshandlung zeigt der Beitrag, wie Innovation in der Berliner Community von Lehrenden, Hochschulleitungen und hochschuldidaktischen ExpertInnen zu konkreten Angeboten und einem nachhaltigen Innovationsmanagement führt. Zum Beispiel konnte das BZHL durch die bereits vorhandenen Netzwerk-Knotenpunkt-Aktivitäten zum Thema KI die Diskussionen zu ChatGPT-Hype sofort aufgreifen und die Reihe "KI in der Hochschullehre" der dghd initiieren. Dabei wird, angelehnt an die Netzwerkanalyse (Gamper 2020), das Innovationsgeschehen mithilfe einer wachsenden interaktiven Grafik nachvollziehbar gemacht, in der ImpulsgeberInnen, AngebotsentwicklerInnen und Lehrende im Berliner Hochschulraum sichtbar werden.
Auf der Grundlage dieser Netzwerkgrafik wird folgende Frage gestellt: Wie können Innovationsprozesse gestaltet werden, um eine hohe Weitreiche und Nachhaltigkeit der Impulse zu erreichen? Basierend auf der Analyse der Innovationsprozesse zum Thema KI in der Lehre, werden Vorgehensweisen vorgeschlagen, die das eigene professionelle Handeln lernend begleiten, die Leistungen von hochschuldidaktischen Einrichtungen gegenüber ihren StakeholderInnen jenseits von reinen Zahlentabellen darstellen, sowie Wissen zu KI in der Lehre sichern und erweitern. Über diesen Beitrag hinaus laden die AutorInnen die KollegInnen ein, ihre Innovationsarbeit grafisch darzustellen und mit den AutorInnen gemeinsam bei einer kommenden Tagung der dghd vorzustellen. Die Intention ist, uns als Community mit Konzepten zur Integration und Begleitung von Innovationen zu KI zu empowern. So sendet dieser Beitrag Impulse zum Aufbau eines sensitiven, innovativen Netzwerk zur Künstlichen Intelligenz in der Hochschullehre über die Grenzen Berlins hinweg.
(Digitales) Feedback lernförderlich gestalten - ein evidenzbasierter Leitfaden für Lehrende
Die Lern-Aufgabe ist gelöst, kurzfristig und individuell passend zum Lernstand erhalten daraufhin alle Studierenden regelmäßig ein individuelles Feedback. Die Studierenden wissen, welche Anforderungen an sie gestellt werden und werden immer besser darin, den eigenen Lernstand auch selbst korrekt einzuschätzen. Motiviert arbeiten sie mit Hilfe der gegebenen Hinweise weiter an ihren individuellen Schwachstellen. Lernförderliches Feedback, jederzeit verfügbar, genau auf das individuelle Lernhindernis ausgerichtet und dennoch für die Lehrenden gut umsetzbar - eine Zukunftsvision, die eine höhere Zufriedenheit sowohl der Studierenden als auch der Lehrenden mit der Hochschullehre verspricht.
Die psychologische Feedbackforschung hält jetzt schon viele Erkenntnisse bereit, wie Feedback möglichst lernförderlich im Hinblick auf die jeweiligen Lernziele und in ganz verschiedenen Kontexten gestaltet werden kann: ob digitale automatisierte Feedbacks in adaptiven tutoriellen Systemen, als formative schriftliche Rückmeldung auf eine Gruppenarbeit oder als mündliche Rückmeldung auf eine Präsentation im Hinblick auf personale und soziale Kompetenzen.
In der Praxis sind Lehrende mit Feedback jedoch teilweise überfordert und greifen womöglich zu kontraproduktiven Heuristiken, wie der Sandwich-Technik oder der Bekanntgabe der korrekten Antwort als einziger Rückmeldung zurück. Zudem ist regelmäßiges prozessorientiertes Feedback insbesondere bei größeren Studierendengruppen und in digitalen Lernumgebungen für Lehrende aufwändig zu realisieren.
Ein psychologisch fundierter Leitfaden ermöglicht es Lehrenden, die passenden Parameter für ein möglichst lernförderliches Feedback zu berücksichtigen: Welche Vorentscheidungen sind notwendig, wie gelingt die inhaltliche Fokussierung auf zuvor festgelegte Kriterien? Welche Formulierungen und Hilfestellungen können gewählt werden und wie kann der Kommunikationsprozess gestaltet oder digital unterstützt werden?
Digitale Selbstlernphasen gut gestalten - Erkenntnisse aus Psychologie und Lehr-Lernforschung
Digital gestaltete Selbstlernphasen sind zunehmend von Bedeutung (WR 2022), stellen aber einen deutlichen Mehraufwand für Lehrende dar. Deshalb ist es wichtig zu wissen, wann sich ihr Einsatz lohnt und wie sie bestmöglich gestaltet werden können. Dies ist auch relevant, weil Lehrende beklagen, dass viele Studierende insbesondere in der frühen Studienphase Schwierigkeiten mit selbstgesteuertem Lernen haben, was psychologische Erkenntnisse bestätigen (Dunlosky et al, 2013).
In diesem Beitrag zeigen wir anhand konkreter Beispiele auf, wie Lehrende Selbstlernphasen vor allem in stark wissensfokussierten Grundlagenveranstaltungen lernförderlich gestalten und dabei die vielfältigen Herausforderungen für die Studierenden (Chew & Cerbin, 2020) berücksichtigen können. In den Fokus stellen wir die Unterstützung der Selbstregulationskompetenz, die neben kognitiven und metakognitiven Strategien auch Aspekte der Motivation und Emotionsregulation umfasst (Panadero, 2017). Durch bewusst gewählte Aufgaben (generative and effective learning activities, Roelle, Nückles, 2021) und eine gezielte Feedbackstrategie (Narciss, 2020) können Studierende effektiv unterstützt werden. Hochwertiges Feedback hilft den Studierenden nicht nur dabei, die Abweichung des aktuellen vom angestrebten Leistungsstand zu erkennen, sondern trägt dazu bei, dass Studierende Regulationskompetenzen entwickeln (ebd.).
Mit diesem Beitrag möchten wir Lehrende und hochschuldidaktisch Tätige für die Nutzung evidenzbasierter Erkenntnisse zur Lehrgestaltung sensibilisieren und ihnen ausgewähltes Wissen für die Selbstlernphase kompakt an die Hand geben:
- Welche Aufgaben wähle ich aufgrund welcher Faktoren?
- Wer erstellt die Aufgaben (Lehrende, Studierende etc.)?
- Wer gibt Feedback (Lehrende, Peers, Learning Analytics etc.)?
- Wie motiviere ich Studierende zum Lernen in der Selbstlernphase?
- Wodurch wird Selbststeuerungsfähigkeit gefördert?
Online, blended, hybrid oder Präsenz? Evidenzbasierte Erkenntnisse zur Gestaltung der Lehre „in der
Aufgrund der Erfahrungen mit Remote-Teaching in der Pandemie stehen Präsenz-Hochschulen wie auch einzelne Lehrende vor der Frage, wie die Lehre mit den digitalen Möglichkeiten in Zukunft am besten gestaltet werden kann. Digitale Medien eröffnen neue Lernmöglichkeiten. Doch nur allein, weil Lehre mit digitalen Medien gestaltet werden kann, ist sie noch nicht gut. Metaanalysen zeigen, dass der Lernerfolg der Studierenden weitgehend unabhängig von den genutzten Medien ist (Müller & Mildenberger, 2021). Psychologie und Lehr-Lernforschung liefern evidenzbasierte Erkenntnisse für die lernförderliche Gestaltung der Lehre mit den digitalen Möglichkeiten.
In diesem Beitrag zeigen wir die wirksamsten Aspekte guter Hochschullehre auf (Ulrich, 2020) und ergänzen sie mit psychologischen Erkenntnissen u.a. zu lernrelevanten Voraussetzungen der Studierenden im Hinblick auf Vorwissen, Begrenztheit des Arbeitsgedächtnisses und Fähigkeit zur Selbstregulation (Klauer & Leutner, 2012; Edelmann & Wittmann, 2019). Durch die Möglichkeit der Kombination von Bild, Text und Ton, die (adaptiven) Interaktionsmöglichkeiten mit dem System, die technischen Möglichkeiten Lernaufgaben zeitlich zu verteilen etc. können Lernende mit unterschiedlichen Voraussetzungen durch gezielte Medienintegration lernförderlich unterstützt werden (Klauer & Leutner, 2012; Kerres, 2018). Anhand von beispielhaften Lehr-Lern-Szenarien (internationale hybride Lehrveranstaltung, Flipped Classroom-Konzept mit angeleiteter Selbstlernphase auf Basis von Practice Testing und Spacing (Mörth, Paridon, Sonntag, 2021)) veranschaulichen wir, wie bei der Planung von digital angereicherter Präsenzlehre, Blended-Formaten und reiner Online-Lehre evidenzbasierte Erkenntnisse berücksichtigt werden können, die einen nachhaltigen Effekt auf den Lernerfolg haben.
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