Erstsemesterstudierende der FHWS testen Learning Lab

Gastbeitrag von Dipl.-Soz. Florian Aschinger (FHWS):

Zu Semesterbeginn am 1. und 2.Okt. 2020 begrüßte die Fakultät Maschinenbau der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg & Schweinfurt (FHWS: www.fhws.de) 71 Studienanfängerinnen und -anfänger. Trotz Corona konnten die Einführungstage unter Einhaltung strenger Hygiene- und Infektionsschutzmaßnahmen vor Ort an der Hochschule durchgeführt werden. Das spannende Veranstaltungsprogramm beinhaltete auch mehrere dreistündige Workshops, bei welchen folgende Learning Lab Streams zum Einsatz kamen:

Semesterstart in Corona-Zeiten: Studierende mit Abstand in der Aula (Foto: Stefan Kuhn)

Die Streams werden im Rahmen des Projekts BEST-FIT von der Projektgruppe „Prophet“ (Projekt- und kompetenzorientierte Eingangsphase technischer Studiengänge, BEST-FIT/Prophet) zur Förderung von Kompetenzen für die digitale Arbeitswelt eingesetzt – zunächst pilotartig im Bachelor Maschinenbau.

Für den Einsatz bei den Einführungstagen wurden die Streams etwas gekürzt und die Studierenden konnten sich vorab per Online-Wahl für einen der Workshops entscheiden. Insgesamt fanden sechs parallele Workshops statt: DTE, LC2 und APP wurden jeweils einmal, POW in zwei Räumen angeboten; zusätzlich gab es die Lerneinheit „BDT – Basic Digital Technologies“, in welcher Experimente mit dem Raspberry Pi und dem Elegoo Uno Starter Kit durchgeführt wurden. Die Studierenden arbeiteten in 2er- oder 3er-Teams (mit Maske) selbständig anhand der Aufgabenstellungen (sog. Assignments). Das Team von BEST-FIT/Prophet sowie Mitarbeitende der Fakultät Maschinenbau waren als Coaches vor Ort.

Der Einsatz der Streams war eine gute Abwechslung und ermöglichte einen projekt- und kompetenzorientierten Start ins Studium. Seitens der Studierenden bestätigte sich der positive Eindruck auch in der abschließenden Evaluation: 89% der Teilnehmenden bewerteten ihren Workshop mit „gut“ oder „sehr gut“; die ebenfalls erfassten Verbesserungsvorschläge helfen bei der Weiterentwicklung des Angebotes.

Learning Lab mit zwei Beiträgen auf der EDUCON 2020 (IEEE Global Engineering Education Conference) Konferenz vertreten

Die EDUCON 2020 (IEEE Global Engineering Education Conference) sollte vom 28. bis 30. April am Polytechnikum von Porto, Portugal, an der Fakultät für Ingenieurwissenschaften als Präsenzveranstaltung stattfinden. Aufgrund der COVID Einschränkungen wurde jedoch beschlossen, die Konferenz als reine Online-Veranstaltung im gleichen Zeitraum wie die geplante physische Veranstaltung in Porto zu organisieren.

So haben wir unsere beiden Beiträge „Teaching 3D Printing Technology Hands-on“ und „Problem-based learning for teaching new technologies“ schließlich virtuell vorgestellt:

Live Ausschnitt der virtuellen Präsentation

Der erste Artikel beschäftigt sich mit dem Thema: „Praxisnahes Lehren von 3D-Drucktechnologie“: Neue Technologien wie additive Fertigung werden häufig an Hochschulen überwiegend theoretisch mit Hilfe von Darstellungen oder Lehrvideos gelehrt. Die praktische Anwendung digitaler Technologien sowie die Erfahrung und die Möglichkeit, mit diesen Technologien kreative neue Ideen zu entwickeln, kommen dann meist zu kurz. Der Beitrag beschreibt, wie die Hochschule München den 3D-Druck mit günstigen 3D-Druckern in Vorlesungen integriert hat, um diese hoch relevanten Fertigkeiten und Kompetenzen zu vermitteln.

Gunther, Joachim; Brehm, Lars; Günzel, Holger; Humpe, Andreas (2020) „Teaching 3D Printing Technology Hands-on“, in: 2020 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON). Presented at the 2020 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON), IEEE, Porto, Portugal, pp. 953–957. https://doi.org/10.1109/EDUCON45650.2020.9125302

Der zweite Artikel behandelt das generelle Thema „Problembasiertes Lernen für das Lehren neuer Technologien“. Dieser beschreibt ein didaktisches Konzept, um Studierende mit neuen digitalen Technologien wie zum Beispiel 3D-Druck, Robotik oder virtueller Realität vertraut zu machen. Das Konzept basiert auf problemorientiertem Lernen und ist in einer konstruktivistischen Lernumgebung verankert. Um den Einfluss verschiedener konstruktivistischer Dimensionen auf den Lernerfolg zu überprüfen, wurde ein Strukturgleichungsmodell geschätzt. Die Ergebnisse verdeutlichen, dass die soziale und emotionale Dimension den größten Einfluss auf das Lernen hat, gefolgt von der Dimension der Selbstbestimmung. Die konstruktive Dimension zeigt jedoch eine positive, aber nicht statistische signifikante Beziehung zum Lernerfolg. Insgesamt unterstützen die Ergebnisse das problembasierte didaktische Konzept für die Vermittlung neuer digitaler Technologien im Studium.

Humpe, Andreas; Brehm, Lars (2020) „Problem-based learning for teaching new technologies“, in: 2020 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON). Presented at the 2020 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON), IEEE, Porto, Portugal, pp. 493–496. https://doi.org/10.1109/EDUCON45650.2020.9125376