„Code Based Learning“: Interaktive elektronische Arbeitsblätter für Grundlagenveranstaltungen in MINT-Studiengängen

In einem gemeinsamen Kurs der RWTH Aachen und FH Aachen im Fach „Physik“ wurden interaktive elektronische Arbeitsblätter in Form von virtuellen „Notebooks“ eingesetzt. Die sogenannten „Jupyter Notebooks“ sind Textdokumente, die Erläuterungen und Visualisierungen mit Programmieraufgaben sowie interaktiven Elementen kombinieren. Die Studierenden werden so im fachlichen Kontext niederschwellig an das Programmieren herangeführt.
Erstellt am 18.08.2022

Eckdaten

Kann Lösungsansätze für folgende Problemstellungen der Lehre bieten:

  • Geringe Lernmotivation
  • Passivität der Studierenden
  • Heterogenes Vorwissen
  • Geringer Transfer in die Praxis

Nutzt folgende Medieneigenschaften zur Unterstützung des Lernprozesses:

Interaktivität: 5 (trifft vollkommen zu)
Adaptivität: 1 (trifft überhaupt nicht zu)
Synchronizität: 3 (trifft zu)
Selbststeuerung: 3 (trifft zu)

Eignet sich für folgende Virtualisierungsgrade:

  • Integration

Unabhängig vom Hochschultyp zeigt sich bei Studienanfängerinnen und -anfängern eine große Heterogenität bei den Vorkenntnissen in der Informatik und im Programmieren. Diese gehören jedoch zu den Schlüsselkompetenzen im späteren Studium und im Beruf. Die aktuellen Curricula der ersten Semester sind theorieorientiert, was sich jedoch negativ auf die Studienmotivation auswirkt. Eine anwendungsorientierte Vermittlung soll das Interesse fördern und die Lernergebnisse verbessern.

In einem gemeinsamen Kurs der RWTH Aachen und FH Aachen für Erstsemesterstudierende wurden virtuelle „Jupyter-Notebooks“ in einem Blended-Learning-Konzept erstellt. In dem Kurs bearbeiten die Studierenden laborartig physikalisch-technische Problemstellungen, die sie anhand von selbst erstelltem Programmcode lösen. Die Aufgaben sind praxisorientiert und starten niederschwellig. Mittels automatisierter Auswertung erhalten die Studierenden unmittelbares Feedback, so dass das Resultat ihrer eigenen Kreativität sichtbar und ihre Selbstwirksamkeitswahrnehmung („ich kann das”) gefördert wird.

Das Programmieren wurde in den Lehrplan für das Fach „Physik” integriert. Die Studierenden nutzen diese Programmiergrundlage, um kleine Codeabschnitte als Teil ihrer wöchentlichen Hausaufgaben zu schreiben. Als Programmiersprache wurde Python verwendet. Neben dem vertieftem fachlichen Verständnis erhalten die Studierenen parallel einen Einstieg in die wissenschaftliche Erstellung von Programmcode. Die soziale digitale Kompetenz, z. B. das gemeinsame Diskutieren über Strategien oder Fehlersuche bei der Programmierung, wurde im Rahmen der Online-Übungen ebenfalls vermittelt.

Medieneigenschaften zur Unterstützung des Lernprozesses

Interaktivität: 5 (trifft vollkommen zu)

Die Programme werden von den Studierenden anhand eines eigenen Codes erstellt und können sofort ausgeführt werden. Die Ausgabe eines Programms kann entweder ein numerischer Wert, eine Grafik oder sogar eine Animation sein.

Adaptivität: 1 (trifft überhaupt nicht zu)

Synchronizität: 3 (trifft zu)

Die Jupyter-Notebooks können auch gemeinsam bearbeitet werden.

Selbststeuerung: 3 (trifft zu)

Die Studierenden müssen sich eigenständig die Programmiertechniken aneignen, die für die aktuelle Aufgabenstellung benötigt wird.

Lösungsansätze für Problemstellungen der Lehre

Für die folgenden Problemstellungen kann das Praxisbeispiel Lösungsansätze bieten:

  • Geringe Lernmotivation:
    Der Sinn von Programmierkenntnissen wird im fachlichen Kontext den Studierenden sofort offensichtlich. Dies motiviert die Studierenden, sich mit dem Thema Programmierung zu beschäftigen.
  • Passivität der Studierenden:
    Die Studierenden können im Unterricht die Aufgaben direkt selbst bearbeiten und werden damit aktiv.
  • Heterogenes Vorwissen:
    Die Heterogenität der Studienanfängerinnen und -anfänger im Hinblick auf Programmierkenntnisse wird adressiert. Die Aufgaben können von Programmieranfängerinnen und -anfänger bearbeitet werden, sind aufgrund des physikalischen Hintergrunds aber auch interessant für Studierende mit Programmiererfahrung.
  • Geringer Transfer in die Praxis:
    Die Bedeutung der Programmierung für die Bearbeitung physikalischer Aufgabenstellungen wird den Studierenden deutlich gemacht.

Virtualisierungsgrad

Der Virtualisierungsgrad beschreibt das Verhältnis zwischen Präsenz- und virtuellen Phasen. Das Praxisbeispiel unterstützt die folgenden Virtualisierungsgrade:

  • Integration

Ressourcen

Soft- und Hardware

  • Jupyter-Server

Weitere Informationen zum Praxisbeispiel

Kontakt

Sie möchten mehr über das Praxisbeispiel erfahren? Hier können Sie Kontakt zu den Autorinnen und Autoren aufnehmen:

Prof. Dr. Stefan Roth
RWTH Aachen University
Physik
Sommerfeldstr. 16
52074 Aachen
Mail: stefan.roth@rwth-aachen.de

Prof. Dr. Darius Mottaghy
FH Aachen
Energietechnik
Heinrich-Mußmann-Str. 1
52428 Jülich
Mail: Mottaghy@fh-aachen.de

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