Kein Selbstläufer

Wer spricht noch vom forschenden Lernen bzw. vom studentischen Forschen, wenn generative Künstliche Intelligenz (KI) die hochschuldidaktische Diskussion beherrscht? Tatsächlich scheint es ruhiger geworden zu sein um die Frage, wie man Forschen, Lehren und Lernen miteinander verknüpft – jedenfalls ruhiger als noch vor fünf Jahren, als ich mit Ludwig Huber das Buch „Vom forschungsnahen zum forschenden Lernen an Hochschulen“ veröffentlichen konnte. Nur am Rande: Ich denke, dass es wichtige Verbindungen zwischen den Herausforderungen rund um generative KI in der Hochschulbildung und einem Lernen gibt, das sich nah an der Forschung bewegt. Viel Literatur gibt es dazu im Moment allerdings noch nicht. Immerhin aber werden trotz generativer KI noch (wenn auch weniger) Artikel zum forschenden Lernen publiziert – so z.B. der Beitrag „Faculty members’ perceptions and students’ experiences of research‑based curricula: a multiple case study of four undergraduate programmes“ in der Zeitschrift Higher Education. Auch wenn KI hier keine Rolle spielt, fand ich den Text interessant und lesenswert.

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Instructional Design Cases – eine Geschichte erzählen

Was sind “Instructional Design Cases?” Fallstudien oder Fallbeispiele zur Lehre? Wer es genau wissen will, sei auf folgenden Text verwiesen: Moore, S.L., Howard, C.D., Boling, E. Leary, H. & Hodges, C.B. (2023). Research methods for design knowledge: clarifying definitions, characteristics, and areas of confusion. Educational Technology Research and Development. http://dx.doi.org/10.1007/s11423-023-10271-8

Der Fokus des Textes liegt (auch wenn der Titel des nicht sichtbar macht) auf „Instructional Design Cases“ (IDC) und dem Versuch, Abgrenzungen zu anderen verwandten Konzepten aufzuarbeiten – unter anderem Abgrenzungen zu Design-Based Research (DBR). Ich fasse mal zusammen, wie ich IDC verstanden habe:

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