Datengestützter Unterricht in den MINT-Fächern

Die Digitale Transformation bietet vielfältige Chancen für die Schul- und Hochschulbildung. Zwar hat die Integration digitaler Technologien im mathematischen und naturwissenschaftlichen Unterricht als Lehr- und Lernmedium bereits eine lange Tradition, jedoch fehlt es insbesondere im MINT-Bereich an Studien, die datengestützte Learning-Analytics-Methoden in fachdidaktische Konzepte einbetten, deren didaktische Chancen und Begrenzungen evaluieren und gleichzeitig die Aspekte Datenschutz und Fairness bedenken.

Das Ziel des interdisziplinären Promotionsprogramms LernMINT ist es, die Chancen, Begrenzungen und Risiken des datengestützten Lehrens und Lernens zu erforschen: Welche Möglichkeiten bietet die Digitale Transformation zur Qualitäts- und Effizienzsteigerung in Schule und Hochschule im Spannungsfeld von Fachdidaktik, Learning Analytics und Datenschutz? Bislang weitgehend ungenutzte Potenziale für den Einsatz von daten- und computergestützten, intelligenten Methoden aus den Bereichen Learning Analytics und Educational Data Mining im Schulunterricht und im Übergang zur Hochschule sollen zur Unterstützung der Lehrenden und des Lernens erschlossen und genutzt werden. Im Fokus des interdisziplinären Promotionsprogramms werden die gezielte Entwicklung und fachdidaktische Evaluierung von datengestützten, intelligenten Methoden und deren sinnvolle Einbeziehung in den Unterricht der MINT-Fächer stehen.