Data-Driven Collab and Digital Lab

• Veranstaltungstyp: Seminar (mehrere)
• Einrichtung: Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften 
• Förderzeitraum: 01.04.2023 bis 31.03.2024
• Kurztitel: DDCo-Lab

Auszug aus dem Förder-Antrag: "This project funding will enable the design and development of the interdisciplinary and transdisciplinary digital teaching lab DDCo-Lab in collaboration with various external partners from Hamburg. The teaching project to be acquired has its focus on conveying the fundamentally critical understanding of processes of data collection and storage, their processing, analysis and visualization with real data and real data challenges."

Das Projekt DDCo-Lab

Die Entwicklung des DDCo-Lab-Projekts zielte darauf ab, den Studierenden ein inter- und transdisziplinäres Lernumfeld zu bieten, um sie auf die Anforderungen der modernen Arbeitswelt vorzubereiten und ihre Datenkompetenz zu stärken. Dies schloss sowohl technische Fähigkeiten als auch kritisches Verständnis der Datenprozesse ein.

Die Zusammenarbeit mit externen Partner:innen aus der Industrie, wie Encoway GmbH, Inovex GmbH und LichtBlick SE, ermöglichte praxisnahe Lerninhalte durch reale Herausforderungen und Daten, was den Studierenden Einblicke in aktuelle Branchentrends bot. Das Design-basierte Lernen (DBL) wurde als zentrale Lehrmethode gewählt, um den Lernprozess zu erleichtern und die Kreativität sowie Innovationsfähigkeit der Studierenden zu fördern.

Datenkompetenz als interdisziplinäre Fähigkeit war ein weiterer Kernaspekt des DDCo-Lab, unterstützt durch ein multidisziplinäres Lehrteam, das interdisziplinäre Studierendengruppen begleitet.

^{annie spratt / unsplash}

Rückblick und Ergebnisse

Das DDCo-Lab hat eine Vielzahl von zentralen Ergebnissen erzielt, die das Lehrprojekt zu einem Erfolg gemacht haben. Hier sind einige davon:

• Interdisziplinäres Lernen: Das DDCo-Lab hat eine Plattform geschaffen, auf der Studierende verschiedener Fachrichtungen zusammenarbeiten können, um reale Datenherausforderungen anzugehen. Dies förderte nicht nur das Verständnis für Daten aus verschiedenen Perspektiven, sondern auch die interdisziplinäre Zusammenarbeit und den Austausch von Wissen.

• Praxisnahe Erfahrungen: Durch die Partnerschaft mit externen Unternehmen erhielten die Studierenden die Möglichkeit, praxisnahe Erfahrungen zu sammeln und ihr theoretisches Wissen in realen Situationen anzuwenden. Dies stärkte ihre Fähigkeiten und ihr Selbstvertrauen im Umgang mit Daten und bereitete sie besser auf den Arbeitsmarkt vor.

• Entwicklung von Lösungen: Das DDCo-Lab ermöglichte es den Studierenden, datenbasierte Lösungen für reale Herausforderungen zu entwickeln. Dies führte nicht nur zur Entwicklung innovativer Ideen, sondern auch zur praktischen Umsetzung von Konzepten, die einen positiven Einfluss auf die Partnerunternehmen hatten.

• Förderung von Design-basiertem Lernen: Die Verwendung von Design-basiertem Lernen (DBL) als zentrale Lehrmethode ermöglichte es den Studierenden, kreative und innovative Lösungen für komplexe Probleme zu entwickeln. Dies förderte ihr kritisches Denken, ihre Problemlösungsfähigkeiten und ihre Fähigkeit, in multidisziplinären Teams zu arbeiten.

• Stärkung der Zusammenarbeit: Durch die Zusammenarbeit mit externen Partnern und die Arbeit in multidisziplinären Teams wurden die Studierenden ermutigt, effektiv zusammenzuarbeiten und ihre Kommunikations- und Teamfähigkeiten zu verbessern. Dies stärkte ihre Fähigkeit, in dynamischen und interdisziplinären Umgebungen erfolgreich zu sein.

Insgesamt hat das DDCo-Lab dazu beigetragen, das Verständnis für Datenkompetenz zu vertiefen, praktische Fähigkeiten zu entwickeln und die Zusammenarbeit zwischen Studierenden, Lehrkräften und externen Partnern zu stärken. Es hat einen wertvollen Beitrag zur Ausbildung zukünftiger Fachkräfte geleistet und gleichzeitig innovative Lösungen für reale Herausforderungen entwickelt.

Tipps von Lehrenden für Lehrende

Die Partnerschaften mit externen Unternehmen könnten als Modell für andere Lehrprojekte dienen, die eine enge Zusammenarbeit zwischen Universität und Industrie fördern möchten. Dies könnte dazu beitragen, den Studierenden praxisnahe Erfahrungen zu vermitteln und ihre Berufsaussichten zu verbessern. Die im Rahmen des Projekts entwickelten digitalen Lehrmaterialien und -tools könnten auch in anderen Lehrveranstaltungen oder Bildungsinstitutionen genutzt werden, um den Zugang zu hochwertigen Bildungsinhalten zu verbessern und innovative Lehrmethoden zu fördern.

Insgesamt bieten die Ergebnisse des Lehrprojekts zahlreiche Möglichkeiten, um die Datenkompetenz und das kritische Denken der Studierenden zu fördern und die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Disziplinen und Sektoren zu stärken. Durch die Anpassung und Weiterentwicklung dieser Ergebnisse können sie in verschiedenen Bildungskontexten fruchtbar gemacht werden, um einen breiteren Einfluss auf die Bildung und die Gesellschaft insgesamt zu haben.

Beteiligte Personen

Izabel Cvetkovic

Wissenschaftliche Mitarbeiterin: Arbeitsgruppe Wirtschaftsinformatik, insb. sozio-technische Systemgestaltung (WISTS)

Projekt

HyMeKI – Hybridisierung menschlicher und künstlicher Intelligenz in der Wissensarbeit

Forschungsschwerpunkte

• Aufgaben- und Informationsübergabe von Mensch zu KI
• Informationspreisgabe in Mensch-KI Zusammenarbeit
• Konversationale Agenten und LLMs

Kontakt

Eylem Tas

Wissenschaftliche Mitarbeiterin/ Transfer Koordinatorin

Schwerpunkte: 

• Universität-Industrie Kollaborationen
• Data Literacy
• AI Literacy
• Design-based Learning

Kontakt

Dr. Navid Tavanapour

Research Associate (Postdoc)

Research interests: 

• Crowdsourcing
• Gamification
• Collaboration Engineering
• Designing and Applying AI (e.g. Chatbots) for collaborative processes
• Chatbot-Facilitation of individuals/groups
• Social Intelligent Bots
• Human in the Loop
• Natural Language Processing
• Social Media as a channel for (spreading) phenomena (e.g. Conspiracy theory, fake news etc.)
• Social Media analytics
• Knowledge work and –management,
• IT-Innovations management
• Co-Creation/Social Innovation

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