Das Konzept der Lehrveranstaltung „Computational Basics“ hat die Jury überzeugt, euch mit dem diesjährigen Lehrpreis auszuzeichnen. Was ist das Erfolgskonzept?
Ella Breitfuss: Wir bringen Studierenden unterschiedlicher Fachrichtungen bei, wie man in der Sprache „Python“ programmiert. Wir haben die Lehrveranstaltung so konzipiert, dass sie den Bedürfnissen der Studierenden entspricht. Weil wir relativ nah an der Studierendenperspektive sind, wissen wir, was uns damals gestört hat. Das versuchen wir jetzt besser zu machen.
Fabian Veider: Lehre war für mich persönlich schon in der Schule und im Studium sehr prägend. Ich habe durchwegs gute Lehre an der Uni erlebt. Deshalb mein Gedanke: Wer selbst unterrichtet, kann den Weg von Studierenden stark beeinflussen. Diese Philosophie übernehmen wir in der Lehre.
Der Ansatz ist also, kontinuierlich zu adaptieren, statt eine fertige Lehrmaterie zu haben. Warum kommt das so gut bei den Studierenden an? Gibt es Praxisbeispiele?
Veider: Wir haben Lehrmaterial, das wir gemeinsam vorbereiten, dann über Moodle zur Verfügung stellen und kontinuierlich anpassen. Wichtig ist auch unsere Nahbarkeit: Wir sind mit den Studierenden per „Du“, erreichbar über das Moodle-Forum oder per E-Mail. Im Unterricht programmieren wir gemeinsam, beantworten Fragen aktiv, sprechen gezielt Personen an und versuchen, alle einzubeziehen – unabhängig vom Leistungsniveau.
Breitfuss: Wenn ich etwas Neues ausprobiere, frage ich direkt via Uni-Tools nach Feedback. Wenn es schlecht ankommt, lasse ich es weg. Die Studierenden merken, dass ihre Meinung für uns wichtig ist – das motiviert. Wir warten nicht auf die offizielle Evaluation am Semesterende, sondern evaluieren ständig mit.
Stichwort ChatGPT & Co: Wie wird Künstliche Intelligenz in der LV integriert?
Veider: Wir sprechen das gleich zu Beginn an – in der Einführungsveranstaltung. AI soll als relevantes, mächtiges Tool verstanden werden. Aber wir weisen auch darauf hin, dass es falsch eingesetzt den Lernprozess schwächen kann. Studien zeigen, dass bei zu starker Abhängigkeit von KI das kritische Denken nachlässt.
Breitfuss: Die Codes, die wir in unserer Einführung programmieren, sind sehr simple – die KI generiert oft Lösungen, die „zu gut“ für diesen Basiskurs sind. Wenn wir also kreative oder fortgeschrittene Lösungen sehen, die wir im Unterricht nicht behandelt haben, lassen wir uns diese als Snippet erklären.
Welche Tipps gibt es vorrangig für junge Lehrenden?
Breitfuss: Ich fand die unterschiedlichen Workshops im Rahmen der Unistart-Reihe sehr hilfreich. Sie haben mir geholfen, Lehrziele klar zu definieren und methodisch umzusetzen. Nicht nur Vorlagen übernehmen – kreativ werden und das auch bleiben. Den eigenen Lehr-Stil finden! Wichtig ist Abwechslung. Ich denke immer in die Studierenden hinein und frage: Was hätte ich mir damals gewünscht?
Veider: Den direkten, persönlichen Kontakt und die Interaktion mit Studierenden suchen und auch leben. Feedback – auch außerhalb formeller Evaluationen – hilft, in der Lehre besser zu werden.