Open Education in der Methodenausbildung. Vorstellung eines digitalen Lehrkonzepts für computergestütztes wissenschaftliches Arbeiten.

Autor/inn/en	Risse, Sarah; Krügel, André; Backhaus, Daniel
Titel	Open Education in der Methodenausbildung. Vorstellung eines digitalen Lehrkonzepts für computergestütztes wissenschaftliches Arbeiten. Gefälligkeitsübersetzung: Open education in methods education. Presentation of a digital teaching concept for computer-based scientific work.
Quelle	In: Psychologische Rundschau, 73 (2022) 3, S. 206-208Infoseite zur Zeitschrift PDF als Volltext Link als defekt meldenVerfügbarkeit
Zusatzinformation	Zusatzmaterial des Verlags
Sprache	deutsch
Dokumenttyp	online; gedruckt; Zeitschriftenaufsatz
ISSN	0033-3042; 2190-6238
DOI	10.1026/0033-3042/a000602
Schlagwörter	Bildungsqualität; Psychologie; Studium; Wissenschaftliche Kommunikation; Bachelor-Studiengang; Blended Learning; Kooperation; Statistische Analyse; Open Science
Abstract	Vorgestellt wird ein neues Lehrkonzept für die benotete Pflichtveranstaltung zum computergestützten wissenschaftlichen Arbeiten (CWA) im Bachelorstudiengang Psychologie. An der Universität Potsdam erlernen die Studierenden die computergestützte Datenverarbeitung mit der freien Analysesoftware R. Veranstaltungsziele sind das Verständnis für die Organisation von Daten, experimentelle Designs und grundlegende Programmiertechniken. Die Studierenden lernen, Daten einzulesen und zu analysieren, zu visualisieren, Ergebnisse zu berichten und zu dokumentieren. Dabei wird Fachwissen aus vorherigen Statistikveranstaltungen an praktischen Fragestellungen und empirischen Daten angewendet und vertieft. Vorkenntnisse im Programmieren und der wissenschaftlichen Datenanalyse seitens der Studierenden können nicht vorausgesetzt werden. Aufgrund der Erfahrung und der regelmäßigen Lehrevaluationen wurden Schwachstellen identifiziert, die den Lernerfolg vieler Studierender gemindert haben. Mit der Neugestaltung sollte eine grundsätzliche Verbesserung durch eine gezielte Kombination onlinebasierter und präsenzorientierter Lehrszenarien erreicht werden. Die Neugestaltung sollte auch über die Pandemiesemester hinaus langfristig einsetzbar sein. Entwickelt wurde ein tutorialbasiertes Lernprogramm mit drei Bausteinen: Baustein 1 besteht aus wöchentlichen 40- bis 60-minütigen Videotutorials, auf die 30-minütige Supportmeetings (Baustein 2) folgen. Nachfolgende Übungen stellen den dritten Baustein dar. Die Lehreinheiten wurden so konzipiert, dass für jeden Schritt in der Datenverarbeitung eine spezifische Funktion als Werkzeug eingeführt wurde, die dann immer wieder im Kontext neuer Daten verwendet wurde. So werden die Funktionen in R als (Hilfs-)Mittel verstanden und stehen damit von Beginn an in einem konkreten Anwendungsbezug. Die Kehrevaluationen und Rückmeldungen der Studierenden waren sehr positiv, das Konzept wurde mit dem Landeslehrpreis Brandenburg ausgezeichnet. Das Lehrkonzept bietet viele Möglichkeiten zur Weiterentwicklung. Um individuelle Lernfortschritte zu fördern, könnten Übungen mit unterschiedlichem Schwierigkeitsgrad entwickelt und angeboten werden. Es könnten zusätzlich zu den bereits bestehenden Lehrinhalten Exkurse zu aktuellen Themen im Bereich Data Science, wie z. B. Machine Learning integriert werden. Wie auch für Open Science möchten sich die Autorin und die Autoren mit diesem Projekt für ein gleiches Engagement im Bereich Open Education stark machen. Deshalb arbeiten sie momentan an der Veröffentlichung des Lehrkonzeptes und der konkreten Lerninhalte auf Open Science Framework. Es wird die Hoffnung formuliert, dass dieses Pilotprojekt dadurch von anderen interessierten Lehrenden angewendet und fortgeführt wird und dass sich durch den Austausch und die Vernetzung von Lehrenden durch Open Education eine neue Transparenz und Qualität in der (digitalen) Lehre durchsetzt. (ZPID).
Erfasst von	Leibniz-Institut für Psychologie, Trier
Update	2023/1