Wie war der aktuelle Stand im Projekt, was stand noch in der verbliebenen Projektlaufzeit an, und was für Rückmeldungen gab es eigentlich von den Studierenden?
In 11 Fragen standen unsere Mitarbeitenden Rede und Antwort über ihre Arbeit und persönliche Entwicklung im DigiTaL-Projekt. Für das Teilprojekt 7 „DATAxtended – Implementierung eines Konzepts zum Ausbau von Data-Literacy-Kompetenzen im Bachelor-Komplementärstudium“ antwortete Jonas Scharfenberger.
Was ist in eurem Projekt passiert?
Wir waren dabei, Lehrkräfte für fortgeschrittene Datenkompetenzkurse zu rekrutieren und die Lehrmaterialien fertigzustellen. Außerdem befanden wir uns in der Vorbereitung, alle Videos und den Moodle-Kurs für einen Teststart im SoSe 2023 abzuschließen. Nicht zu vergessen: die Analyse bestehender Tools zur automatischen Generierung von Feedback für eingereichte Kodieraufgaben und die Implementierung von Lösungen im DATAxHub. Hierzu gehörte auch die Evaluierung des DATAxHub und seiner Erweiterungen.
Was hatte sich seit Projektstart an eurem Projekt verändert?
Die entwickelten KI-Chat-Assistenten verändern die Art und Weise, wie wir Code schreiben. Wir versuchten, diese Veränderungen auch beim Unterrichten von Datenanalyse und Programmierung zu berücksichtigen.
Welche Meilensteine konnten im Jahr zuvor erreicht werden?
Wir konnten zwei Datenkompetenzkurse für das Komplementärstudium anbieten (Arbeitsziel 1), hierzu gehörte das Seminar „DATAx: Fortgeschrittene Konzepte der Programmierung“. Im Rahmen von PrepMath konnten wir 18 Videos produzieren (Arbeitsziel 2) und DATAxHub im Einführungskurs zur Datenkompetenz (WS22/23) einsetzen. Des Weiteren konnten wir Ottergrader erfolgreich für die halbautomatische Benotung von Programmieraufgaben der Studierenden verwenden und mit einem Mapping für Digital and Data Literacy beginnen. Wenn es um Clusterarbeit und Workshops ging, konnten wir Ideen für eine mögliche Zusammenarbeit mit TP4 und TP8 finden.
Was habt ihr während der Pilotierungen beobachten können?
Wir konnten eine Nachfrage für weitere Kurse zur Datenkompetenz feststellen (Arbeitsziel 1). Bezüglich unseren zweiten Arbeitsziels konnten wir Auswirkungen nach der Einführung des Kurses und den Evaluierungsergebnissen analysieren. Außerdem konnten wir feststellen, dass die Tools, die Bewertungen von Kodieraufgaben vieler Studierenden unterstützen (Leuphana Semester), sehr nützlich waren. Allerdings ist es unklar, ob traditionelle Programmieraufgaben, in Anbetracht von GitHubs Co-Pilot oder ChatGPT, in Zukunft Teil der Note der Studierenden sein werden. Sicher ist, dass die Tools für halbautomatische Benotung und Feedback weiterhin für freiwillige Einsendungen in Datenkompetenz- und Programmierkursen an der Leuphana genutzt werden können.
Gab es Ideen zur Verstetigung des Projektes im Curriculum?
Die Kursmaterialien wurden im Rahmen dieses Projekts erstellt und von den bestehenden Lehrkräften bearbeitet (Arbeitsziel 1). Der Mathe-Vorbereitungskurs wurde im Videoformat aufbereitet, wodurch er als geistiges Eigentum der Universität für viele kommende Semester erhalten blieb (Arbeitsziel 2). Bezüglich Arbeitsziel 3 war noch die langfristige Finanzierung des DATAxHub zu klären.
Wo konnte man das Projekt 2023 antreffen?
Im März 2023 fand der Cluster Workshop „Data and Digital Literacy“ gemeinsam mit TP8 und dem Projekt „Umfassende Data Literacy Education“ statt. Des Weiteren ist das DATAxHub für alle Studienanfänger der Leuphana zugänglich sowie die Online-Mathematik-Lernplattform OMB+.
Was sagten Studierende zu eurem Projekt?
Wir erhalten immer mehr Anfragen für weiterführende Kurse von Studierenden, die unseren Kurs im Leuphana Semester besucht haben. Diese Studierenden sind neugierig auf die Konzepte des maschinellen Lernens, der Datenanalyse sowie auf fortgeschrittene Python-Programmierkurse.
Was konntet ihr von euren Studierenden lernen?
Was das Projekt betrifft, so versuchen wir ständig, unseren Datenanalyse- und Programmierkurs im Leuphana Semester an das Feedback der Studierenden anzupassen, das wir während des Semesters erhalten. Was meine persönliche Lehrerfahrung betrifft, so haben mich die Studierenden gelehrt, dass ‚einfache‘ Dinge manchmal viel mehr Erklärung brauchen als erwartet. Außerdem haben mir die Fragen der Studierenden zu den Inhalten sehr geholfen, ein tieferes Verständnis für das Thema zu bekommen.
Was hat dir im Projekt am meisten Spaß gemacht?
Beim Arbeitsziel 1 und 3 war die Überarbeitung und Entwicklung der Kurse für fortgeschrittene Datenanalyse und Programmierung im Lichte der jüngsten KI-Entwicklung sehr interessant für mich. Bezogen auf das Arbeitsziel 2 war einer der wertvollsten Aspekte des Projekts die Möglichkeit zur Zusammenarbeit und Interaktion mit anderen Teilprojekten. Indem wir eng mit Kolleg*innen zusammenarbeiteten und unsere Ideen und Perspektiven austauschten, strebten wir danach, etwas zu schaffen, das den Studienprozess an unserer Universität wirklich verbesserte. Ich genoss die Herausforderung, Wege zu finden, unsere einzelnen Teilprojekte in ein zusammenhängendes Ganzes zu integrieren. Zu sehen, wie das Endprodukt zusammenkam, war wirklich befriedigend. Es war auch erfüllend zu wissen, dass unsere Arbeit das Potenzial hatte, das Leben anderer Studierenden an der Universität zu verändern und etwas Sinnvolles und Einflussreiches zu schaffen.
Was hat dich dazu gebracht, selbst lehren zu wollen?
Ich glaube, dass Datenwissenschaft, Mathematik und Programmierung sehr wichtige Themen sind, und ich würde gerne Wissen in diesen Bereichen weitergeben. Während meines Studiums (Mathematik) war ich vor allem von Professor*innen und Lehrkräften fasziniert, die sich wirklich leidenschaftlich und begeistert mit dem Thema auseinandergesetzt haben (selbst mit den theoretischsten Dingen). Außerdem schätzte ich die Bemühungen, mathematische Konzepte visuell zu erklären, sei es an der Tafel oder durch computergenerierte Animationen (Arbeitsziel 1 und 3).
Durch unser Arbeitsziel 2 hatte ich die Gelegenheit, viel über die Erstellung und Bearbeitung von Videos zu lernen. Insbesondere habe ich mich mit den besten Methoden für die Erstellung effektiver Videos beschäftigt, von der Auswahl der richtigen Kameraausrüstung bis hin zur Verwendung von Beleuchtung und Ton, um hochwertiges Material aufzunehmen. Außerdem habe ich mich mit verschiedenen Videobearbeitungstechniken und -tools befasst, die es mir ermöglichten, ausgefeilte und professionell aussehende Videos zu erstellen. Außerdem lernte ich, wie man einen Videokurs erstellt. Dazu gehörte nicht nur die Planung und Strukturierung des Inhalts, sondern auch die Gestaltung von ansprechendem Bildmaterial und die Einbindung interaktiver Elemente, um das Lernerlebnis zu verbessern. Insgesamt war dieses Projekt für mich eine ausgezeichnete Gelegenheit, ein breites Spektrum an Fähigkeiten in der Videoproduktion zu entwickeln, die ich nun bei zukünftigen Projekten anwenden kann.
