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Professoren-Team der Frankfurt UAS mit 2. Preis beim Hessischem Hochschulpreis für Exzellenz in der Lehre ausgezeichnet
Heutige technische Errungenschaften sind durch Software gesteuert oder bestehen vielfach sogar nur aus Software. Wesentlich dabei ist die Entwicklung effizienter Lösungen, denn gerade heute sind schnelle Laufzeit und geringer Speicherplatzbedarf unabdingbar. Dazu bedarf es einer Umsetzung geeigneter Algorithmen und Datenstrukturen. Dies wird in den Informatik-Studiengängen an der Frankfurt University of Applied Sciences (Frankfurt UAS) im Modul Algorithmen und Datenstrukturen gelehrt. Das Themengebiet wird von den Studierenden als sehr „schwierig“ wahrgenommen – umso wichtiger war es Prof. Dr. Jens Liebehenschel, Prof. Dr. Jörg Schäfer, Prof. Dr. Baris Sertkaya, und Prof. Dr. Martin Simon, ein Lehrkonzept zu entwickeln, welches es den Studierenden ermöglicht, die komplexen Zusammenhänge auf anschauliche Weise zu verstehen und deutlich bessere Klausurergebnisse zu erzielen – die Notendurchschnitte verbesserten sich in den letzten Jahren kontinuierlich von 3,96 auf 3,15. Für dieses seit mehreren Jahren erfolgreiche Konzept mit dem Titel „Smart Education in der Informatik“ wurden sie nun mit dem zweiten Preis beim Hessischen Hochschulpreis für Exzellenz in der Lehre des Hessischen Ministeriums für Wissenschaft und Kunst (HMWK) in der Kategorie „Lehrveranstaltung oder Lehrprojekt“ ausgezeichnet.
„Das Professoren-Team unseres Fachbereichs Informatik und Ingenieurwissenschaften hat mit viel Engagement und Kreativität bewiesen, wie Studierenden komplexes Fachwissen vermittelt werden kann und Studienleistungen durch neue Lehrmethoden nachhaltig verbessert werden können. Zur Auszeichnung beim Hessischen Hochschulpreis für Exzellenz in der Lehre möchte ich den vier Professoren herzlich im Namen der Hochschulleitung der Frankfurt UAS gratulieren“, freut sich Prof. Dr. René Thiele, geschäftsführender Präsident sowie Vizepräsident für Studium und Lehre der Frankfurt UAS.
„In das jeweils im Sommersemester angebotene Modul schreiben sich bis zu 500 Studierende mit vielfältigen Bildungshintergründen und Lebenssituationen ein. Diese, nicht nur geschlechterspezifische, Diversität birgt große Herausforderungen: Unterschiedliche mathematische Grundbildung, Tiefe der Kenntnisse und Erfahrung in der Programmierung, verschiedene Lerntypen, soziale und fachliche Interaktionsfähigkeiten und zeitliche Restriktionen. Diese Probleme wurden durch die pandemiebedingte Notwendigkeit der Online-Lehre noch verschärft“, so Liebehenschel, Professor für Mobile Systems Engineering an der Frankfurt UAS. „Unser modularer Baukasten – unter anderem bestehend aus einer Kombination aus Teamteaching, Inverted Classroom, physischen Exponaten und der Anwendung von Jupyter-Notebooks – führte schließlich zum Lernerfolg bei den Studierenden.“
Modulares Konzept richtet sich nach Bedarfen der Studierenden
Bereits 2015 entschlossen sich zwei Mitglieder des Teams zu einem Experiment: Vorlesung in einer Großveranstaltung als Teamteaching, also dem Unterricht mit zwei Lehrenden, die sich während der Veranstaltung abwechseln. „Das Ziel war es, die Begeisterung der Studierenden für das Modul zu wecken. Auf Basis eines didaktischen ‚Drehbuchs‘ wechseln sich zwei Lehrende in der Vorlesung alle 15 bis 20 Minuten ab, um das Aufmerksamkeitsniveau der Studierenden hochzuhalten. Das ‚Drehbuch‘ enthält neben der feingranularen Planung der Themen weitere Informationen, beispielsweise passende Aktivierungen. Wir diskutieren mit den Studierenden, aber auch untereinander – teils geplant, teils aus der Situation entstanden“, erklärt Schäfer, Professor für Maschinelles Lernen, Objektorientierte Programmierung, Verteilte Systeme.
„Im Sommersemester 2020 stellte sich für uns zudem die Frage nach einem geeigneten Online-Lehrformat. Unsere Entscheidung fiel auf die Beibehaltung des Konzepts ‚Großveranstaltung im Teamteaching‘ mit gleichen Lerninhalten. Anstelle einer Vorlesung jedoch als ‚Inverted Classroom‘ in Kombination mit Lehrformaten zu besonders herausfordernden Inhalten“, ergänzt Liebehenschel. Beim Inverted Classroom bereiten sich die Studierenden anhand von zur Verfügung gestellten Materialien selbst auf die Lehrveranstaltung vor. Anstatt der Vorlesung gibt es eine ‚Präsenzphase‘, die während der Pandemie lediglich online möglich war. Dort können den Lehrenden Fragen gestellt werden, um auf diesem Weg die Lerninhalte zu vertiefen.
Damit die verschiedenen Themen während der Lehrveranstaltungen greifbarer gemacht werden können, nutzen die Professoren geeignete Exponate aus Holz. „Beispielsweise werden den Studierenden mit den sogenannten ‚Türmen von Hanoi‘ klassische Probleme aus dem Bereich Algorithmen und Datenstrukturen auf spielerische Weise nähergebracht. Der Einsatz der physischen Exponate führt ebenso zu einer erhöhten Aufmerksamkeit des Auditoriums“, so Sertkaya, Professor für Angewandte Algorithmen und Mathematik. „Zur weiteren Veranschaulichung von Algorithmen und Datenstrukturen arbeiten wir zusätzlich mit webbasierten, interaktiven Jupyter-Notebooks: Die Studierenden können dort mit Algorithmen und Datenstrukturen experimentieren und so ein tieferes Verständnis – zum Beispiel von unterschiedlichen Sortier-Verfahren – bekommen. Dies wirkt sich positiv auf den Lernerfolg aus.“
Um der lernrelevanten Diversität der Studierenden gerecht zu werden, entschieden sich die Professoren im Sommersemester 2022 dazu, die Lehrveranstaltung nach wenigen gemeinsamen Terminen in der Großgruppe aufzuteilen und zwei parallele Veranstaltungen mit identischen Lehrinhalten anzubieten. „Seit kurzem bieten wir parallel einen Termin als Vorlesung im Teamteaching und einen anderen als Inverted Classroom an. Auf diese Weise können die Studierenden in Eigenverantwortung auch ein individuell geeignetes Lehr- und Lernformat auswählen, wobei jederzeit die Möglichkeit besteht, zwischen den Veranstaltungen zu wechseln“, berichtet Simon, Professor für Data Science.
Transfer des Lehrkonzepts erfolgt
Eine gewinnbringende Anwendung des Baukastens in anderen Veranstaltungen, Studiengängen und Fachbereichen ist möglich. Dabei können auch nur einzelne Bausteine übernommen werden. Wichtig sind an die Diversität der Studierenden angepasste Angebote. So wurde der Teamteaching-Ansatz bereits auf zwei weitere Veranstaltungen der Informatik ausgeweitet: Algebra und Software-Engineering. Auch die entwickelten Jupyter-Notebooks sind relevant für alle Informatik-Studiengänge und wurden öffentlich zur Verfügung gestellt. Um in fruchtbaren Austausch mit Lehrenden anderer Hochschulen zu kommen, stellen die Professoren ihre Ergebnisse zudem auf Konferenzen vor.
Zum Hessischen Hochschulpreis für Exzellenz in der Lehre:
2022 lobte das Hessische Ministerium für Wissenschaft und Kunst bereits zum dreizehnten Mal den Hessischen Hochschulpreis für Exzellenz in der Lehre aus. Der Preis wird für herausragende und innovative Leistungen in Lehre, Prüfung, Beratung und Betreuung an hessischen Hochschulen im Land Hessen verliehen und ist mit insgesamt 115.000 Euro dotiert. Der Preis soll die herausragende Bedeutung der Hochschullehre für die Ausbildung des akademischen Nachwuchses in Hessen sichtbar machen und einen karrierewirksamen Anreiz schaffen, sich in der Hochschullehre zu engagieren und sie über den eigenen Wirkungsbereich hinaus zu fördern. Neben der Qualität des Lehrprojektes stehen die Möglichkeit der Weiterentwicklung, des Transfers sowie die Nachhaltigkeit im Mittelpunkt. Die kontinuierliche Verbesserung auf Basis von Evaluation, die Didaktik und der Lernerfolg der Studierenden werden besonders positiv bewertet. Praxisnähe, Forschungsbezogenheit, Interdisziplinarität, Diversität, Genderaspekte und der Erwerb von Schlüsselkompetenzen nehmen eine wichtige Rolle ein.
Kontakt: Frankfurt University of Applied Sciences, Beratung und Strategie in Studium und Lehre, Dr. Sabine Geldsetzer, Telefon: +49 69 1533-2898, E-Mail: projekte@best.fra-uas.de
Weitere Informationen zum Fachbereich Informatik und Ingenieurwissenschaften an der Frankfurt UAS unter http://www.frankfurt-university.de/fb2.
(v.l.) Prof. Dr. Martin Simon, Prof. Dr. Jörg Schäfer, Prof. Dr. Jens Liebehenschel und Prof. Dr. Ba ...
Frankfurt UAS
Criteria of this press release:
Journalists, all interested persons
Information technology, Teaching / education
transregional, national
Miscellaneous scientific news/publications, Studies and teaching
German
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