Das Projekt MaDaLi² hat einen Grundlagenkurs zur Data Literacy entwickelt, der seit dem FSS 2025 allen Studierenden der Universität Mannheim offensteht. Die acht Selbstlernmodule können auch flexibel in Lehr­veranstaltungen eingebunden werden.

Im Workshop wurden die Module vorgestellt und gemeinsam Ideen entwickelt, wie sich Inhalte gewinnbringend in die eigene Lehre integrieren lassen.

Durchgeführt von:
Dr. Leonie Bröcher (ZLL) und Jonathan Schwenzer (LS Naab, MKW)

Learnings:

Studierende:

• Der Umgang mit Daten ist fach­übergreifend relevant, aber in Umfang und Tiefe je nach Studien­gang und Abschluss sehr unter­schiedlich ausgeprägt.
• Daten­kompetenz sollte früh im Studium vermittelt werden, z. B. durch praktische Übungen und kritische Reflexion (z. B. zur Datenethik oder Bewertung von Quellen).

Lehr­ende:

• Grundlagen lassen sich gut auslagern, um in der Lehre stärker anwendungs­orientiert zu arbeiten.
• Heterogenes Vorwissen bei Studierenden erfordert gemeinsame Einstiegspunkte.
• Die Integration digitaler Lernmodule bringt anfangs Mehraufwand mit sich, kann aber fach­spezifisch angepasst werden.
• Es braucht praxistaugliche Beispiele, wie Data Literacy in verschiedenen Fächern sinnvoll umgesetzt werden kann.

Muss Nachhaltigkeit immer ein Zusatzthema sein? Im Workshop wurde gezeigt, wie sich Nachhaltigkeit auch mit geringem Aufwand in bestehende Lehr­veranstaltungen einbinden lässt – inhaltlich wie methodisch.

Vorgestellt wurde das Projekt Sustainable Futures: eine digitale Lernumgebung zur Förderung nachhaltigkeits­bezogener und trans­formativer Kompetenzen bei Studierenden. Gemeinsam wurde diskutiert, wie Lehr­ende diese gezielt stärken können.

Durchgeführt von:
Amelie Maulbetsch (ZLL)

Learnings:

• Nachhaltigkeit ist inter- und trans­disziplinär – jede jede Fach­richtung kann einen Beitrag leisten
• Neben Wissen brauchen Studierende trans­formative Kompetenzen, z. B. Dialog-, Konflikt- und Innovations­fähigkeit
• Diese entwickeln sie durch eigene Erfahrungen – nicht durch reine Vermittlung
• Lehr­ende können diesen Prozess fördern, indem sie Lernräume für Austausch, Reflexion und Zukunftsfragen schaffen
• Besonders geeignet sind partizipative und handlungs­orientierte Methoden, z. B. Fallbesprechungen, Projekte oder Service Learning.

Entdecken Sie in diesem Workshop praxisnahe und sofort umsetzbare Einsatz­möglichkeiten von KI als Unter­stützungs­werkzeug sowohl für Lehr­ende als auch für Lernende. Erfahren Sie, wie KI personalisiertes Lernen fördert, Feedbackprozesse erleichtert und die Lernmotivation ihrer Studierenden steigert. 

Durchgeführt von:
Niko Baldus