Mathematikdidaktisches Kolloquium – Deep Learning & Smart Training

Mit dem Einzug der Digitalisierung in die Lehre ergeben sich völlig neue Möglichkeiten zur Gestaltung digital gestützter Lehr-/Lernkonzepte. Wie etwa die Konstruktion randomisierter, strukturgleicher Aufgaben, mit denen Lernende beliebig häufig online üben können. Dabei lassen sich didaktisch anspruchsvolle Aufgaben entwickeln, die von der Einbindung dynamischer Geometriesoftware über adaptives/konfliktinduzierendes/audiovisuelles Feedback bis zur adaptiven Aufgabensteuerung und der  Integration von Microlearning-Komponenten reichen. Durch diese smarten digitalen Aufgaben wird ein intelligentes Üben möglich, das Präsenzübung vom Vorrechnen weitestgehend befreit. Die freiwerdende Zeit ist nutzbar für Methoden, die ein tiefes Lernen ermöglichen, wie z. B. problembasiertes Lernen. Dieses wiederum kann durch VR/AR-Technologie, wie beispielsweise Educational Games, wirksam unterstützt werden. Neben den smarten Aufgaben stellt PBL den wichtigsten Baustein von „Deep Learning & Smart Training“ dar.

Im Vortrag werden das Konzept, dessen Forschungs- und Evidenzbasierung sowie Ergebnisse formativer Evaluationen aus dem dreijährigen Entwicklungsprozess vorgestellt.