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Sondercluster

🚨 Fringe Die Session bricht mit der klassischen Dozentenrolle, indem Studierende nicht nur als Lernende, sondern als „Co-Architekt:innen“ und „Grenzgänger:innen“ die Lehrinhalte aktiv mitgestalten und übersetzen. Besonders kontraintuitiv ist der Einsatz realer Fehler aus wissenschaftlichen Publikationen, um Statistik nicht über die korrekte Formel, sondern über die Analyse des Scheiterns zu entmystifizieren.

Wortwolke

Zusammenfassung

1. Kontext

Das Projekt GeoStat (Geostatistische Grundlagenbildung ko-kreativ) adressiert die wachsenden Anforderungen an Data Literacy in den Geowissenschaften. Angesichts globaler Herausforderungen wie Klimawandel und Ressourcenknappheit steigt der Bedarf an fortgeschrittenen statistischen Methoden, die über klassische Lehrinhalte hinausgehen. Das Projekt verfolgt einen partizipativen Ansatz, bei dem Studierende, Lehrende und Hochschuldidaktiker:innen gemeinsam Lernsettings entwickeln, um statistische Grundbildung zugänglicher und praxisrelevanter zu gestalten.

2. Kernaussagen

Ko-kreativer Ansatz in der Lehrentwicklung

Zielgruppe und Herausforderungen: Geowissenschaftler:innen benötigen statistische Kompetenzen, um große Datenmengen (Big Data, Machine Learning) zu analysieren. Klassische Statistiklehre wird den Anforderungen jedoch oft nicht gerecht, da sie mathematische Hürden, heterogene Vorkenntnisse und Berührungsängste mit Programmiersprachen (z. B. R) nicht ausreichend berücksichtigt. Beispiel: Studierende zeigen häufig wenig Resonanz auf Fragen in Lehrveranstaltungen, was auf Kommunikationsbarrieren hindeutet.
Rolle der Studierenden als Co-Architekt:innen: Studierende werden aktiv in die Lehrgestaltung einbezogen und agieren als „Grenzgänger:innen“ zwischen akademischer Wissenschaft und Studierendenschaft. Sie identifizieren Lernhürden, übersetzen Fachinhalte in zugängliche Sprache und gestalten Lernmaterialien mit. Vorteile:
- Senkung der Hemmschwelle, Fragen zu stellen (z. B. an studentische Tutoren statt direkt an Dozierende).
- Förderung von Data Literacy durch eigene Erklärungen („Lernen durch Lehren“).
- Transparenz über universitäre Prozesse (z. B. Planung von Lehrveranstaltungen oder Forschungsprojekten).
Grenzobjekte als Brückenbauer: Zur Überwindung von Kommunikationsbarrieren werden Grenzobjekte eingesetzt – Artefakte, die unterschiedliche Interpretationen zulassen, aber eine gemeinsame Arbeitsgrundlage bieten. Beispiele:
- Mitdenk-Folien: Interaktive Folien, die Studierende zum eigenständigen Nachdenken anregen (z. B. Hinweise auf fehlendes Wissen oder weiterführende Inhalte).
- Slido-Umfragen: Kurze Aufgaben zur Selbstreflexion des Lernstands oder Feedback zu Lehrinhalten.
- R-Markdown-Skripte: Kombination aus Wissensvermittlung, Mitschrift und ausführbarem Code, die je nach Wissensstand der Studierenden angepasst werden.
- Blitzvorträge: Masterstudierende präsentieren in 6 Minuten wissenschaftliche Publikationen, um den wissenschaftlichen Diskurs zu üben und die Vorlesung aufzulockern.
Entmystifizierung der Statistik: Statistische Inhalte werden durch Übersetzungen zugänglich gemacht:
- Mathematische Formeln (z. B. arithmetisches Mittel) werden in Alltagssprache erklärt.
- Fehleranalyse: Reale Beispiele aus wissenschaftlichen Publikationen zeigen, wie falsche statistische Anwendungen zu verzerrten Ergebnissen führen (z. B. sinnlose Mittelwerte). Ziel: Studierende sollen verstehen, dass Statistik kein „lästiges Übel“, sondern eine zentrale Kompetenz für fundierte wissenschaftliche und politische Entscheidungen ist.
Projektstruktur und Zusammenarbeit:
- Laufzeit: April 2023 bis März 2025 (Freiraumprojekt der Stiftung Innovation in der Hochschullehre).
- Kooperation: Fachlehrende (Geowissenschaften), Hochschuldidaktiker:innen (Dahlem Center für Akademisches Lehren) und Studierende arbeiten gleichberechtigt zusammen.
- Module: Bearbeitung von zwei Lehrveranstaltungen (Bachelor: Einführung in die Statistik; Master: Geostatistik) mit Vorlesungen und PC-Kursen.
- Methoden: Inspiriert von Design Thinking und Design-Based Research, mit Fokus auf iterative Optimierung und Transfer der Ergebnisse (z. B. in die E-Learning-Plattform EvoLearn).

3. Fazit

Das Projekt GeoStat demonstriert, wie ko-kreative Lehrentwicklung die statistische Grundbildung in den Geowissenschaften nachhaltig verbessern kann. Durch die Einbindung von Studierenden als aktive Gestalter:innen und den Einsatz von Grenzobjekten werden Lernhürden abgebaut und der wissenschaftliche Diskurs gestärkt. Die zentralen Handlungsempfehlungen lauten:

Partizipation fördern: Studierende als Co-Architekt:innen in die Lehrentwicklung einbinden, um Lernsettings bedarfsgerecht zu gestalten.
Zugänglichkeit erhöhen: Statistische Inhalte durch Übersetzungen, Fehleranalysen und interaktive Formate entmystifizieren.
Grenzobjekte nutzen: Tools wie Slido-Umfragen oder R-Markdown-Skripte einsetzen, um Kommunikation und Lernprozesse zu unterstützen.
Fehlerkultur etablieren: Studierende ermutigen, Fehler als normalen Teil des Lernprozesses zu begreifen (z. B. durch Analyse realer Publikationsfehler).
Transparenz schaffen: Universitäre Prozesse und wissenschaftliche Arbeitsweisen für Studierende sichtbar machen, um Hemmschwellen abzubauen.

Kontakt: Über die E-Mail-Adresse des EvoLearn-Projekts oder die im Chat geteilten Links sind die Projektverantwortlichen für Fragen und Austausch erreichbar.

Diagramm

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mindmap
  root)Under Construction: Statistiklehre als ko-kreative Baustelle(
    ["Ko-kreativer Ansatz"]
      ["Studierende als Co-Architekt:innen"]
      ["Grenzobjekte als Brückenbauer"]
    ["Herausforderungen in der Statistiklehre"]
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    ["Ziele des GeoStat-Projekts"]
      ["Data Literacy fördern"]
      ["Statistik entmystifizieren"]
    ["Projektstruktur"]
      ["Laufzeit: 2023-2025"]
      ["Kooperation: Lehrende, Didaktiker:innen, Studierende"]

Under Construction. Statistiklehre als ko-kreative Baustelle