Wir beschäftigen uns mit der Fachdidaktik der Mathematik und grundlegenden IT-Kompetenzen in der Übergangsphase Schule/Hochschule sowie in der Studieneingangsphase. Hierbei gewinnen wir fachdidaktische Erkenntnisse, die wir u.a. im Rahmen von Empfehlungssystemen in digitalen Lehr- und Lernsystemen einsetzen.

Aktuelle Projekte

1. Mathematik-Vorkurse

Wir beschäftigen uns mit der fachlichen und fachdidaktischen Entwicklung, Ausgestaltung und Evaluation mathematischer Vorkursangebote. Hierzu gehören Präsenzkurse (sowohl im seminaristischen als auch im flipped classroom Ansatz), Blended-Learning- und reine Online-Kurse.

Zum Projekt

2. Online-Lernsystem optes

Als Teilprojekt 1 des BMBF-Projekts optes beschäftigen wir uns mit der „adaptiven mathematischen Qualifizierung“ für das Online-Lernsystem optes für Studierende in der Vorstudienphase. Unser Ziel sind selbstlernende Trainings mit Mathematikaufgaben für sechs elementare Themengebiete, die individuell auf den aktuellen Stand des Wissens und Könnens eines Nutzers Empfehlungen aussprechen und die Historie bereits beantworteter Aufgaben mit berücksichtigen. Unser Ansatz bindet dabei fachdidaktische Modelle des Wissens und Könnens in die Empfehlungssysteme mit ein.

Zum Projekt

3. Empfehlungssysteme

Wir interessieren uns für Empfehlungssysteme, die im Gegensatz zu den gängigen Ansätzen bereits auf Basis geringer Datenmengen Empfehlungen ableiten, indem ergänzende Ontologien (z.B. aus dem Bereich Fachdidaktik) implementiert werden. Mit einer wachsenden Datenmenge sollen die Empfehlungen dann zunehmend datengetrieben sein.

Zum Projekt

4. Modelle des Wissens und Könnens

Diese fachdidaktisch motivierten Modelle werden in Zusammenarbeit mit der Pädagogischen Hochschule Heidelberg im Rahmen des optes-Projekts für elementare Themengebiete der Mathematik entwickelt.

Zum Projekt

5. ASiMoV

In diesem gerade beginnenenden Projekt wollen wir uns mit den grundlegenden IT-Kompetenzen ASiMoV (Algorithmisieren - Simulieren - Modellieren - Verstehen) beschäftigen.

Zum Projekt