2.5.1 PHSZ: Qualitätskriterien

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Wesentliche Kriterien waren:  
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* die Abstimmung der '''Dauer von Präsenz- und Online-Phasen''' sowie der '''Termine für die Abgabe von Arbeitsaufträgen''' (oder Leistungsanforderungen),  
* Abstimmung der '''Dauer von Präsenz- und Online-Phasen''' sowie der '''Termine für die Abgabe von Arbeitsaufträgen''' (oder Leistungsanforderungen),  
* '''praxisnahe''' und '''herausfordernde''' Arbeitsaufträge, '''transparente''' und '''produktorientierte''' Leistungsanforderungen, unterteilt nach verbindlich vs. optional sowie nach individuellen vs. kooperativen oder kollaborativen Arbeiten,
* praxisnahe und herausfordernde '''Arbeitsaufträge''', transparente und produktorientierte '''Leistungsanforderungen''', unterteilt nach verbindlich vs. optional sowie nach individuellen vs. kooperativen oder kollaborativen Arbeiten,
* das '''optimale Funktionieren der digitalen Lernplattformen''', die den Lernenden nicht nur bekannt, sondern auch vertraut sein sollen.
* '''optimales Funktionieren der digitalen Lernplattformen''', die den Lernenden nicht nur bekannt, sondern auch vertraut sein sollten.


Bei der Gestaltung der Lehrinhalte (Module) wurden nach Maßgabe mediendidaktischer Vorgaben multimediale Elemente eingesetzt. Die betreuenden Lehrkräfte verstanden sich als [[Coach, Tutor|Coaches]], die in unterschiedlichen kommunikativen Kanälen (on- und offline) den Lernenden zur Seite standen. Diese den Lernprozess stützenden Strukturen sollten im Sinne eines [[Cognitive-Apprenticeship-Modell|Cognitive-Apprenticeship-Modells]] schrittweise abgebaut werden, ohne die individuellen Lernwege zu vernachlässigen.   
Bei der Gestaltung der Lehrinhalte (Module) wurden nach Maßgabe mediendidaktischer Vorgaben multimediale Elemente eingesetzt. Die betreuenden Lehrkräfte verstanden sich als [[Coach, Tutor|Coaches]], die in unterschiedlichen kommunikativen Kanälen (on- und offline) den Lernenden zur Seite standen. Diese den Lernprozess stützenden Strukturen sollten im Sinne eines [[Cognitive-Apprenticeship-Modell|Cognitive-Apprenticeship-Modells]] schrittweise abgebaut werden, ohne die individuellen Lernwege zu vernachlässigen.   

Version vom 20. August 2018, 15:40 Uhr

Etwas detaillierter werden die Merkmale für Qualität und förderliche Bedingungen eines BL-Lehr-Lern-Szenariums von Petko et al. am Beispiel BL in der Lehrerbildung an der Pädagogischen Hochschule Schwyz (PHSZ), die im Herbst 2005 startete, beschrieben (vgl. Petko et al. 2009). Die im ersten Schritt erarbeiteten und erprobten Module (Lehrinhalte) werden von einer hochschulinternen Qualitätskommission auf der Basis eines Kriterienkatalogs geprüft.

Wesentliche Kriterien waren:

  • Abstimmung der Dauer von Präsenz- und Online-Phasen sowie der Termine für die Abgabe von Arbeitsaufträgen (oder Leistungsanforderungen),
  • praxisnahe und herausfordernde Arbeitsaufträge, transparente und produktorientierte Leistungsanforderungen, unterteilt nach verbindlich vs. optional sowie nach individuellen vs. kooperativen oder kollaborativen Arbeiten,
  • optimales Funktionieren der digitalen Lernplattformen, die den Lernenden nicht nur bekannt, sondern auch vertraut sein sollten.

Bei der Gestaltung der Lehrinhalte (Module) wurden nach Maßgabe mediendidaktischer Vorgaben multimediale Elemente eingesetzt. Die betreuenden Lehrkräfte verstanden sich als Coaches, die in unterschiedlichen kommunikativen Kanälen (on- und offline) den Lernenden zur Seite standen. Diese den Lernprozess stützenden Strukturen sollten im Sinne eines Cognitive-Apprenticeship-Modells schrittweise abgebaut werden, ohne die individuellen Lernwege zu vernachlässigen.

Zusammen­fassung

Im Rückblick beschreiben Petko et al. die förderlichen Bedingungen für dieses BL-Lehr-Lern-Szenariums wie folgt:

  • Entschlossenheit der Hochschulleitung, BL zu einem Profilelement der Hochschule zu machen,
  • Konsequente und relativ schnelle Umsetzung von BL an einer kleinen Hochschule,
  • Didaktische Aufgeschlossenheit der Lehrenden gegenüber dem neuen, digitalen Format der Lehre,
  • Wachsende Kompetenzen der Lehrenden durch interne Weiterbildung und Beratung,
  • Gute technische Infrastruktur der Hochschule sowie der optimal geregelter Support. (Vgl. Petko et al. 2009, S. 193)