Zusammenfassung
Die Lehre in statistischen Fächern wird stark beeinflusst von Ängsten der Lernenden. Zudem sind die mathematisch-statistischen Vorkenntnisse meist sehr heterogen. Mithilfe eines Blended-Learning Konzeptes sollen Studierende sich vor der Präsenzveranstaltung fachliche Kompetenzen in Onlinephasen selbst aneignen. Dies hat den Vorteil, dass der Lehrende in der sich daran anschließenden Präsenzveranstaltung dann mit einer homogeneren Gruppe Inhalte vertiefen und Kompetenzen erweitern kann. Weiterhin ermöglichen Blended-Learning Konzepte den Studierenden, individuell ihren Lernpfad zu realisieren, d. h. zeit- und ortsunabhängig nach dem eigenen Bedarf und in eigener Lerngeschwindigkeit die Selbstlernphase zu gestalten. Die Lerninhalte sind dabei gemäß dem Kommunikationsbedürfnis der überwiegend jüngeren Lernenden gestaltet, um eine hohe Bereitschaft bei den Lernenden zu erzeugen, sich mit den Inhalten auseinanderzusetzen. Exemplarisch wird ein Blended-Learning Konzept für das Modul „Deskriptive Statistik“ im Umfang von zwei Semesterwochenstunden für Bachelorstudiengänge in den ersten Semestern vorgestellt. Da nahezu in jedem Studiengang statistische Inhalte gelehrt werden, kann dieses Modul studiengangübergreifend eingesetzt werden. Das Modul wurde im sogenannten Kamm-Modell erstellt, d. h. Online- und Präsenzphasen wechseln sich regelmäßig ab. Zudem wurde eine Modularisierung in vier Lerneinheiten vorgenommen, sodass auch eine Nutzung von einzelnen Bestandteilen in anderen Lehrveranstaltungen oder von anderen Dozenten ermöglicht wird.
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Literatur
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Burkholder, I. (2021). Der richtige Mix macht’s. In: Herrmann, C., Berger, U., Weiß, C., Burkholder, I., Rauch, G., Kruppa, J. (eds) Zeig mir Health Data Science!. Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-62193-6_4
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