Erste Lehrveranstaltungen im „MoHE“

Letzte Woche habe ich meine erste Lehrveranstaltung in unserem hochschuldidaktischen Studiengang „Master of Higher Education“ begonnen: Ein Blended-Learning-Kurs, der sich mit Blended-Learning in der Lehre befasst. 🙂
Genauer geht es um die Frage, wie sich peer-feedbacks in akademischen Lehrformaten zielgerichtet einsetzen lassen.

Durch meine Arbeit in der Virtuellen Rhetorik und der Konzeption von teil-online-gestützten, sogenannten „semi-autonomen Lerngruppen“ an der Uni Stuttgart hab ich da einiges an „best practice„-Erfahrungen für verschiedene Formate gesammelt. Das waren Veranstaltungen im Bereich der überfachlichen Schlüsselkompetenzbildung, aber gerade aus den Anforderungen für Veranstaltungen in diesem Bereich lassen sich m.E. ganz gut allgemeine Leitlinien und Gestaltungsprinzipien ableiten, die für Lehrformate in der fachlichen Lehre eingesetzt werden können. Diese Grundidee ist im Kursrahmen bisher auch gut aufgegangen — habe nach der ersten Präsenzsitzung die Rückmeldung erhalten, dass einiges an operationalisierbarem Wissen für die Teilnehmer/innen mit dabei war, die jeweils in ganz verschiedenen Disziplinen lehren.

Sich auf einer eher konzeptionell-theoretischen Ebene mit dem Themenkomplex Blended LearningPeer-Feedback und Strategien zur Veranstaltungskonzeption im eigenen Fach auseinanderzusetzen, ist jetzt Gegenstand der Online-Phase.  Für mich selbst war es in der Vorbereitung ziemlich spannend, so nach und nach auch mit einem stärkeren theoretischen Background zu beurteilen, was wir da in Tübingen und Stuttgart eher intuitiv aufgezogen hatten…

Die Auswahl der Forschungstexte, die wir dort bearbeiten, fand ich dagegen nicht ganz einfach; zumal die einschlägige Literatur zum Thema in den verschiedenen Bezugsdisziplinen ungeheuer vielfältig ist. Ich denke aber, ich hab ne ganz gute Auswahl getroffen. Bin gespannt, wie mein Konzept für die Online-Phase aufgeht…

Vorheriger Artikel
Nächster Artikel

Kommentar verfassen

Diese Website verwendet Akismet, um Spam zu reduzieren. Erfahren Sie mehr darüber, wie Ihre Kommentardaten verarbeitet werden .