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Didaktisches Konzept der Schulungen

„Forschungssoftware & Datenformate in den Geistes- & Sozialwissenschaften“ (Blended Learning)

Testlauf an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU): Im Januar 2020 fand der erste Testlauf der Schulung im Rahmen des Digital Humanities Labs an der FAU statt.

Lerninhalte

Für die Durchführung eines Forschungsvorhabens in den Geistes- und Sozialwissenschaften steht eine große Bandbreite an Softwarelösungen und Dateiformaten zur Verfügung. Diese helfen bei der Erfassung, Analyse, Speicherung oder Publikation digitaler Forschungsdaten.

Der Kurs stellt eine Auswahl an digitalen Tools und Software vor, die geistes- und sozialwissenschaftliche Forschungsvorhaben maßgeblich unterstützen können. Die Schulung richtet sich an Studierende und Forschende, die einen Überblick über die Bandbreite gängiger geisteswissenschaftlicher Forschungssoftware erlangen wollen. Darüber hinaus, haben die Teilnehmenden die Möglichkeit, sich individuell in praktischen Übungen mit einem oder mehreren dieser Werkzeuge näher zu befassen.

Aufbau des Kurses

Der Kurs besteht aus Präsenz- und Online-Phasen und ist wie folgt aufgebaut:

  • Einführende Präsenzveranstaltung (obligatorisch): Veranstaltung zur Orientierung im gesamten Kursablauf
  • Online-Teil: Lernmaterialien zum Selbststudium, mit dem Fokus auf Übungen und Fallaufgaben.
  • Präsenztutorium (freiwillig): Hilfe und Beratung bei Fragen zum Online-Teil
  • Abschließende Präsenzveranstaltung (obligatorisch): Vorstellung durch Kursteilnehmende des im Selbststudium Erlernten zum Austausch von Gedanken, Erfahrungen und Erkenntnissen
Die Grafik zeigt die vier Lernphasen des Blended Learning Kurses und deren Inhalte.
Aufbau des Blended Learning Kurses „Forschungssoftware und Datenformate in den Geistes- und Sozialwissenschaften“

Motivation bei der Wahl des Schulungsthemas

Technische Soft Skills sind für viele Studierende aus den Geistes- und Sozialwissenschaften während ihres Studiums und auch beim Einstieg in das Arbeitsleben von großer Bedeutung. Jedoch bestehen in den Geistes- und Sozialwissenschaften noch zum Teil erhebliche Wissenslücken auf diesem Gebiet. Diese werden auch während des Studiums kaum abgedeckt. Mit dem entwickelten Angebot wird nun angestrebt, den Studierenden und den Forschenden die Möglichkeit zu geben, sich weiterzubilden oder Lücken zu füllen.

Motivation bei der Wahl des Schulungsformats

Das DH Lab bietet bereits (Präsenz)Schulungen und Workshops zu ausgewählten Software und digitalen Werkzeugen an. Im Zuge der Evaluation dieser Veranstaltungen wurden folgende Lernbedarfe beziehungsweise Problemstellungen erkannt:

  • Die Lernenden verfügen in der Regel über heterogene Interessenschwerpunkte. Außerdem unterscheiden sie sich in ihrem Lerntempo und Lernvermögen.
  • Die Mehrheit der Lernenden wünscht sich konkrete Praxisbeispiele und Anwendungen.
  • Mittlerweile gibt es eine ganze Reihe von digitalen Tools, die in den Geistes- und Sozialwissenschaften breite Anwendung finden. Das Einschätzen und Erlernen der Software muss von den Studierenden meist in Eigenregie erfolgen, da der Lehrplan dies meist nicht vorsieht. Aufgrund mangelnder IT-Erfahrung und einer hohen Anzahl von curricularen Lehrveranstaltungen ist dies für Studierende und Forschende jedoch teils nicht realisierbar.

Das Konzept des Blended Learnings soll nun ermöglichen, auf die oben beschriebenen Lernbedarfe und Bedürfnisse der Zielgruppe einzugehen und diese durch entsprechende Strategien zu realisieren. Das Vorgehen ist dabei folgendermaßen geplant:

  • Berücksichtigung des unterschiedlichen Lerntempos und Lerninteresses: Im Online-Teil werden den Teilnehmenden 5 verschiedene Tools zur Auswahl gestellt. Je nach Lernbedarf- und Interesse werden sie sich für einen oder mehrere dieser digitalen Werkzeuge entscheiden können. Den Lernenden wird es dabei ermöglicht, die Inhalte flexibel, in ihrem eigenen Lerntempo innerhalb der festgelegten Zeit von zwei Wochen zu erarbeiten. Sollten bei der Bearbeitung der Lerninhalte Fragen oder Probleme auftreten, können die Kursteilnehmenden im Rahmen eines (freiwilligen) Präsenztutoriums eine individuelle Unterstützung und Beratung erhalten.
  • Wunsch nach konkreten Beispielen und Anwendungen: Der Fokus der entwickelten Online-Lernmaterialien richtet sich auf Übungen und Fallaufgaben, sodass das gewählte Tool in einer konkreten Anwendung erprobt werden kann.
  • Reduktion der zu haltenden Präsenzsessions: Im Rahmen der abschließenden Präsenzveranstaltung werden die Kursteilnehmenden das im Online-Teil erlernte Tool in Kurz-Präsentationen vorstellen. Die Aufgabe wird dabei sein, vor allem auf Zwecke und Möglichkeiten des Tools einzugehen und eigene Eindrücke von der Benutzbarkeit und Ergonomie der Anwendung zu schildern. Auf diese Weise wird den Teilnehmenden die Möglichkeit gegeben, auch weitere Werkzeuge aus der vorgeschlagenen Auswahlliste kennenzulernen. Mit anderen Worten, wenn im Rahmen von reinen Präsenzschulungen zum Erlernen von 5 Tools fünf Sessions notwendig sind, werden im Kontext des Blended Learning Kurses die zu haltenden (Präsenz)Sessions deutlich reduziert.

„Forschungsdaten suchen und nachnutzen“ (E-Learning)

Testlauf an der FAU: Dieser Kurs wurde als reines E-Learning-Angebot entwickelt und ist seit Dezember 2019 allen Angehörigen der FAU Erlangen-Nürnberg via StudOn (eine ILIAS-Installation der FAU) zur Verfügung gestellt. Die Online-Lernmaterialien werden zudem in ausgewählten Lehrveranstaltungen als ergänzendes Lernmaterial für Studierende eingesetzt.

Lerninhalte

Der Kurs bietet eine Einführung in das Thema des Suchens und Nachnutzens der Forschungsdaten. Er richtet sich an Studierende und Forschende, die im Rahmen ihres wissenschaftlichen Vorhabens (etwa einer Studien- beziehungsweise Abschlussarbeit oder Dissertation) Forschungsdaten anderer Wissenschaftler*innen zu verwenden beabsichtigen.

Folgende Themenschwerpunkte werden im Rahmen des E-Learning adressiert:

  • Repositorien und Suchmaschinen
    • Wo kann ich nach Forschungsdaten suchen?
    • Wo finde ich ein geeignetes Repositorium?
  • Recherchestrategien
    • Wie finde ich den passenden Suchbegriff?
    • Wie kann ich Suchergebnisse verringern oder erweitern?
  • Technische Nachnutzbarkeit
    • Habe ich die passende Software zum Öffnen und Bearbeiten der vorgefundenen Dateiformate?
    • Liegen gefundene Daten in einer Form vor, in der ich sie weiterverarbeiten kann?
  • Qualität der Datendokumentation
    • Wie kann ich die Entstehung des Datensatzes nachvollziehen?
  • Rechtliche Rahmenbedingungen
    • Welche gesetzlichen Regelungen müssen bei der Nachnutzung von Forschungsdaten beachtet werden?
  • Prinzipien der Datenzitierung
    • Wie und warum soll ich nachgenutzte Forschungsdaten zitieren?

Aufbau von Lerneinheiten

Die Lerneinheiten des E-Learnings sind wie folgt strukturiert:

  • Am Anfang jeder Lerneinheit wird ein mögliches Anwendungsszenario vorgestellt.
  • Anschließend werden theoretische Grundlagen bereitgestellt. Diese sollen notwendige Kompetenzen vermitteln, um den im Anwendungsszenario beschriebenen Fall lösen zu können. Anhand eines Selbsttests können die Kursteilnehmenden das erlernte Wissen beziehungsweise den Lernfortschritt überprüfen.
  • Am Ende jeder Lerneinheit finden die Teilnehmenden Hinweise auf weiterführende Informationen zum Vertiefen des Erlernten.
Die Grafik zeigt den schematischen Aufbau der Lerneinheit vom Anwendungsszenario (Schritt 1) über die Wissensvermittlung von Theorie und Anwendungsbeispielen (Schritt 2) und dem Wissenstest (Schritt 3) zu weiterführenden Wissensinhalten und Infos (Schritt 4)
Schematischer Aufbau von Lerneinheiten des E-Learning Kurses „Forschungsdaten suchen und nachnutzen“