E-Learning-Modul Methoden der Psychologie: Inhaltliche und mediendidaktische Weiterentwicklung zum Thema „Mathematische Modellierung kognitiver Prozesse"
Die Lehre mathematischer Methoden ist ein Grundpfeiler der psychologischen Qualifikation. Das neue Teilmodul soll dabei Grundlagen der mathematische Modellierung kognitiver Prozesse vermitteln.
Eckdaten
Kann Lösungsansätze für folgende Problemstellungen der Lehre bieten:
- Hohe Komplexität der Lerninhalte
- Geringe Lernmotivation
- Heterogenes Vorwissen
- Begrenzte Möglichkeiten zum individualisierten Lernen
Eignet sich für folgende Virtualisierungsgrade:
- Anreicherung
Nutzt folgende Medieneigenschaften zur Unterstützung des Lernprozesses:
Die Lehre mathematischer Methoden ist eine Erweiterung des E-learning-Moduls „Methoden der Psychologie und Versuchsplanung“. Es wurden folgende zentralen Entwicklungsziele verfolgt:
- Neuentwicklung des Modulteils „mathematische Modellierung“: Im Bereich mathematischer Modellierung kognitiver Prozesse existieren bisher keine Lehrbücher, welche Studierenden mit wenigen Vorkenntnissen einen Einstieg in die Materie ermöglichen. Das neu zu entwickelnde Modul bietet didaktisch gut aufbereitete Einführungstexte und interaktive Werkzeuge und Simulationen (R-Shiny-Apps), mit welchen sich Masterstudierende ein intuitives Verständnis grundlegender Konzepte erarbeiten können, um sich im weiteren Masterstudium erfolgreich tiefer mit der mathematischen Modellierung auseinanderzusetzen.
- Integration interaktiver Medien: Das bereits in das E-Learning Modul integrierte Wiki wird so ausgebaut, dass es den Masterstudierenden eine Diskussion untereinander und mit den Lehrenden des Masterstudienganges ermöglicht.
- Erweiterung der bereits integrierten Selbsttest-Angebote: Die bereits in das E-Learning Modul integrierten Selbsttest-Angebote werden um die Inhalte der neuen Modulteile ergänzt, so dass die Studierenden ein umfassendes Bild ihres aktuellen Kenntnisstandes erhalten.
- Evaluation der Effektivität des erweiterten Moduls und Überprüfung der Akzeptanz der neuen Kommunikationswege.
Medieneigenschaften zur Unterstützung des Lernprozesses
Mit Hilfe der R-Shiny-Apps können Nutzer des Moduls mathematische Modelle und Modellierungen "spielerisch" kennenlernen und die Eigenschaften der Modelle untersuchen. Durch die freie Variation der Parameter durch die Nutzer ergeben sich tiefe Einblicke in die Wirksamkeit der mathematischen Modellierungen.
Die Studierenden können selbständig in den dargestellten Texten arbeiten, MC-Aufgaben und Übungsaufgaben mit oder ohne Bewertungsmodus bearbeiten.
Lösungsansätze für Problemstellungen der Lehre
Für die folgenden Problemstellungen kann das Praxisbeispiel Lösungsansätze bieten:
- Hohe Komplexität der Lerninhalte:
Die Scheu vor den komplexen und als schwierig empfundenen Inhalten des Faches Methoden wird durch das Modul deutlich vermindert.
- Geringe Lernmotivation:
Das Modul motiviert die Studierenden zur selbständigen Beschäftigung mit der als kompliziert empfundenen Thematik durch Übungsaufgaben, Tests mit Ergebnisrückmeldungen usw.
- Heterogenes Vorwissen:
Heterogenes Vorwissen kann durch die selbständige Arbeit mit dem Modul angeglichen werden.
- Begrenzte Möglichkeiten zum individualisierten Lernen:
Das Modul bietet beste Voraussetzungen zum selbständigen und auf die individuellen Bedürfnisse angepassten Lernen.
Virtualisierungsgrad
Der Virtualisierungsgrad beschreibt das Verhältnis zwischen Präsenz- und virtuellen Phasen. Das Praxisbeispiel unterstützt die folgenden Virtualisierungsgrade:
- Anreicherung
Ressourcen
Soft- und Hardware
- R-Shiny-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 Scherbaum
Technische Universität Dresden, Fakultät Psychologie
D- 01069 Dresden
Mail: Stefan.Scherbaum[at]TU-Dresden.de
Dr. Matthias Rudolf
D- 01069 Dresden
Mail: Matthias.Rudolf[at]TU-Dresden.de