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ENDRUNDENTEILNEHMENDEPREIS FÜR EXZELLENTE LEHRE 2015/16 AN DER TU GRAZ
Studierende für das Fach begeisternEine Lehrveranstaltung zu beginnen mit:
„Alles ist……, aber nichts ist ohne…….“ oder mit ähnlichen Wortspielen,wird bei den Studierenden nur bedingt gut ankommen, wird sie nicht vomHocker reißen und deren Motivation mehr über das Fach erfahren zuwollen, nicht den berühmten „Kick“ geben. Eine „Job-Garantie“ abgebenwirkt da sicher besser, wird für das eine oder andere Fach möglich sein,für die meisten sicher nicht. Was also tun? So könnte es funktionieren:
begeistert, sicher und kompetent für bzw. im eigenen Fach sein,
fachbezogene Anknüpfungspunkte zum täglichen Leben suchen,
Möglichkeiten erkunden das Fach in Bezug zu allgemeinen gesell-schaftlichen Themen zu stellen.
Balance zwischen Fördern und Fordern der Studierenden sicherstellenIn einem intensiv geführten, interaktiven Dialog wird versucht dieTeilnehmerInnen der Lehrveranstaltung, nicht nur auf einer intellektuellenEbene, sondern auch auf den verschiedenen Ebenen der Sinneabzuholen, um die geplanten Lehrinhalte bestmöglich zu vermitteln. DieStudierenden sind einerseits durch die sich aus der praktischen Tätigkeitunmittelbar ergebenden Rückkoppelung gefordert und andererseits wird,durch das Erkennen der logischen Zusammenhänge von grundlegendenund theoretischen Erkenntnissen und des daraus abzuleitendenpraktischen Nutzens, ihr vernetztes Denken gefördert.
interaktiver Dialog, praktische Tätigkeiten,
Verknüpfung der intellektuellen Ebene mit den verschiedene Ebenen der Sinne (fühlen, schmecken, riechen, hören, sehen),
Blick für das Wesentliche schärfen,
Spaß und Freude am Erwerb von neuem Wissen.
Lehrbehelfe erstellen - komplexe Lehrinhalte aufbereitenDas oft auf rein hochtheoretischen Erkenntnissen fußende Wissen, wirddurch praktische und „relativ“ einfache aber universell anwendbareKomponenten erweitert.
generell in verständlicher Ausgestaltung,
vielfältige Anschauungsmaterialien – Modelle,
audio-visuelle Lehr- und Lernbehelfe.
Sicherstellen, dass die „learning outcomes“ von möglichst vielen Studierenden erreicht wirdDurch einen kognitiven Lernansatz wird eine bessere Verankerung deserworbenen Wissens über die kristallisierten, natürlichen und synthe-tischen Materialien (Minerale/Kristalle, Gesteine, Werkstoffe) erreicht.
am Beginn jeder neuen Lehreinheit eine Zusammenfassung der vorhergehenden Lehreinheit präsentieren,
in regelmäßigen Abständen eine „Fragestunde“ zu den erarbeiteten Lehrinhalten + Prüfungs-Fragenkatalog anbieten,
universitäres Lernen propagieren und stärken.
Das Erlernte überprüfenÜberprüfung des erworbenes Wissen in Form einer schriftlichen Prüfunggemäß der kognitiven Lernzieltaxonomie nach Bloom, B. et al. 19591.
Wissen; Verständnis; Anwendung; Analyse; Synthese; Bewertung,
gleichmäßige Verteilung der Fragen zwischen den verschiedenenKategorien.
Vortragende/r Dietmar Klammer
Titel Mineralische Rohstoffkunde
Art Vorlesung
Nummer CHE.188
Semesterstunden 1,33
Angeboten im Wintersemester 2016/17
Organisation Institut für Angewandte Geowissenschaften an der Technische Universität GrazFakultät für Bauingenieurwissenschaften
Stellung im Studienplan
Pflichtfach: USW/Naturwissenschaften-Technologie Wahlfach: Chemie
ECTS Credits 2
Mineralogie im Alltag 2,3,4
Literatur / Zitat1 Blom, B., Englehart, M., Frust, E., Hill, W., & Krathwohl, D. (1956). Taxomony of educational objectives: The
classification of educational goals. Handbook I: Cognitive domain. New York, Toronto: Longmans, Green.2 https://www.google.at/waschmitteltest.de/waschmittel-dosieren3 https://www.google.at/de.123rf.com/photo_148255234 https://www.welcome-diversity.at/kampagne/foto-aktion5 https://www.coopzeitung.ch/2013+_+KW47+_+
Anschauungsmaterialien – Modelle 5
ENDRUNDENTEILNEHMENDEPREIS FÜR EXZELLENTE LEHRE 2015/16 AN DER TU GRAZ
Mein Unterrichtsziel ist es, möglichst viele Studierende zum aktiven Lernen zu inspirierenUniversität ist nach wie vor die einzige wahre Stätte für dieumfassende Persönlichkeitsbildung. Die Lehre habe ich nicht alseinen einfachen Beruf wahrgenommen, sondern auch als Weg umStudierende so zu unterstützen und motivieren, sodass sie sich nichtnur lerntechnisch sondern auch kreativ, selbständig und persönlichpositiv weiterentwickeln können.
„Der ist der beste Lehrer, der sich nach und nach überflüssig macht“1
Kognitives Lernen2 ist die alte und neue Weisheit.
Ein Meister seines Gebietes zu werden erfordert nicht unbedingtLehrlinge die genau dafür ein Talent besitzen. Wichtig dafür ist dasLernen durch Einsicht, nämlich durch Verstehen undNachvollziehen, damit Wissen und Fertigkeit weitergegeben werdenkönnen.
Jetziges maschinelles Lernen in vollem Gang entsteht auch ausdem kognitiven Prozess. Dabei werden z.B. die Daten durchautomatische Musterkennung und kognitive Analyse als Katzeerkannt.
Bei der Angewandten Statistik gehe ich auch im kognitiven Sinne,nämlich Aufnehmen, Verarbeiten, Verstehen und Anwenden desFachwissens vor. So kann ich eine aktive Beteiligung meinerStudierenden an der Lehrveranstaltung ermöglichen.
für Unterricht & selbst organisiertes Lernen Seit ich mit dieser LV beauftragt worden bin, habe ich im Sinne des
technologiegestützten Lernens und Lehrens4 das kostenlosestatistische EDV-System R5 eingesetzt.
In R sind mathematisch-statistische Verfahren als Funktionen fürdirekte Anwendungen implementiert; die Programmcodes allerFunktionen sind frei zugänglich; R ist oft zitiert als „Lingua franca“im Bereich „Data Science“; gut ausgestatten EDV-Labors der TU-Graz, sowie die Unterstützung unseres ZID, ermöglichen dengelungenen Einsatz von R.
Der Lehrinhalt ist Wahrnehmungsprozess unterstützend aufbereitet Alle meinen Unterrichtsunterlagen habe ich auf Englisch vorbereitet,
da alle R-Funktionsnamen nach standardisierten englischenTerminologien implementiert sind.
Die exemplarischen durch Statistik zu quantifizierendenFragstellungen in den Erdwissenschaften wurden zuerst alsDatenmodell gebildet, dann in R mit gestapelten Funktionen alsSkripte für die Analysen zusammengestellt und zum Schluss im TU-Graz-TeachCenter den Studierenden bereitgestellt.
Ich versuche komplexe Informationen in ihre Bestandteile zuzerlegen und als aufbauende Informationskette für die einfache,verständliche und prägnante Präsentation aufzubereiten.
Praxis im Unterrichtsraum „Nichts Großes ist je ohne Begeisterung geschaffen worden.“6 Dafür
ist mein engagiertes Auftreten mit persönlichen Erlebnissen undErfahrungen im Fachgebiet Angewandte Statistik sehr hilfreich.
Ein Unterrichtsklima für die Förderung von entspanntem,intelligentem, und selbstverantwortlichem Lernen zu schaffen.
Fördern von aktivem Mitdenken, sodass Zusammenhänge vonLehrinhalten von den Studierenden erkannt werden.
Behandeln eines schwierigen Inhalts mit konkreten undverständlichen Fragstellungen, danach versuche ich einenstatistischen Zugang zu zeigen, um schließlich die Studierenden mitMethoden zur Problemlösung vertraut zu machen.
Problem-orientierte Anpassung des Lehrinhalts während desUnterrichts, sodass ich damit möglichst viele Studierende erreiche.
Mehrteilige Leistungsbeurteilung Bei der Beurteilung wird der gesamte Prozess des kognitiven
Lernens herangezogen: die Tutorien 25%, die Hausübungen 35%,und die finale Prüfung 40%.
Der zeitliche Aufwand der Hausübungen zuzüglich denUnterrichtszeiten, dem Selbststudium und der Prüfungsvorbereitungist genau auf die zugeteilten ECTS-Punkte abgestimmt.
Vortragender Qian Liu
Titel Angewandte Statistik für Studierende der Erdwissenschaften
Art Kurs
Nummer GEO.221
Semesterstunden 1
Angeboten im Sommersemester 2015/16
Organisation Institut für Angewandte Geowissenschaften
Fakultät für Bauingenieurwissenschaften
Stellung im Studienplan
Pflichtfach
ECTS Credits 1,0
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Literatur / Zitat1 Zitat von George Orwell2 Schulmeister, R. Didaktisches Design aus hochschuldidaktischer Sicht - Ein Plädoyer für offene Lernsituationen. In: U. Rinn/D.M. Meister (eds.). Didaktik und Neue Medien. Konzepte und Anwendungen in der Hochschule. Medien in der Wissenschaft; 21, 2004 - S. 19-493 Beide Fotos aus dem Buch „The Time Runner“. ISBN: 9787508663616. 20164 http://l3t.tugraz.at/HTML/ Lehrbuch für Lernen und Lehren mit Technologien. Herausgeberin TU Graz5 https://www.r-project.org/ The R Project for Statistical Computing6 Zitat von Ralph Waldo Heroism
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