Prof. Dr. Marc Berges
Prof. Dr. Marc-Pascal Berges
Professorinnen und Professoren Professur für Didaktik der Informatik
Kontakt
- E-Mail: marc.berges@fau.de
- Telefon: +49 9131 85-27922
Lehrveranstaltungen
Publikationen
- Berges, M., Churavy, A., & Wilbers, K. (2025). Neues Studienprofil Informatik. Studiengang Berufspädagogik Technik an der FAU Erlangen-Nürnberg. VLB Akzente, 34(2), 15.
BibTeX: Download - Betzendahl, J., Lohr, D., Berges, M., & Kohlhase, M. (2025). Efficient Exam Correction at Scale: Streamlining Paper-Based Assessments with the VoLl-KOrN System. In Mrohs, L., Franz, J., Herrmann, D., Lindner, K., Staake, T. (Eds.), Digitales Lehren und Lernen an der Hochschule Strategien - Bedingungen - Umsetzung. Bielefeld: transcript.
BibTeX: Download - Grelka, F., Kruse-Kurbach, T., & Berges, M. (2025). A Framework for Evaluating AI Powered Learning Platforms in K-12 and University CS Education. In 2025 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON) (pp. 1-5). London, GB: New York City: IEEE.
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BibTeX: Download - Grelka, F., Lohr, D., & Berges, M. (2025, June). ALeA : Advancing Personalized Learning with Adaptive Assistance and Semantic Annotation. Paper presentation at Workshop KI und Bildung 2024, Bamberg, DE.
DOI: 10.20378/irb-108296
BibTeX: Download - Lindner, A., & Berges, M. (2025, June). Enabling the Teachers : Forschungsbasierte Konzeption einer Lehrkräfteweiterbildung zum Themenbereich Künstliche Intelligenz. Poster presentation at Workshop KI und Bildung 2024, Bamberg, DE.
DOI: 10.20378/irb-108295
BibTeX: Download - Lohr, D., Berges, M., Chugh, A., Kohlhase, M., & Müller, D. (2025). Leveraging Large Language Models to Generate Course-specific Semantically Annotated Learning Objects. Journal of Computer Assisted Learning, 41, e13101. https://doi.org/10.1111/jcal.13101
DOI: 10.1111/jcal.13101
BibTeX: Download - Lohr, D., Wechsler, L., & Berges, M. (2025, June). Introducing a self-study course for learning textual programming at highschool with APFEL and ALeA. Paper presentation at Workshop KI und Bildung 2024, Bamberg, DE.
DOI: 10.20378/irb-108298
BibTeX: Download - Müller-Unterweger, M., Lindner, A., & Berges, M. (2025). KI in der Kiste: Unterrichtsaktivitäten zum Thema Künstliche Intelligenz. Poster presentation at Workshop KI und Bildung 2024, Bamberg, DE.
DOI: 10.20378/irb-108302
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- Händel, M., Berges, M., Gläser-Zikuda, M., Kammerl, R., Kudlich, H., Martschinke, S., & Pirner, M. (2024). Who is savvy about digital ethics? Differences between teacher education, law, and computer science students. Education and Information Technologies.
BibTeX: Download - Kohlhase, M., Berges, M., Grubert, J., Henrich, A., Landes, D., Leidner, J.L.,... Wolter, D. (2024). Project VoLL-KI: Learning from Learners. Künstliche Intelligenz. https://doi.org/10.1007/s13218-024-00846-9
DOI: 10.1007/s13218-024-00846-9
BibTeX: Download - Kruse-Kurbach, T., Lohr, D., Berges, M., Kohlhase, M., Moghbeli Damaneh, H., & Schütz, M. (2024). Term Extraction for Domain Modeling. In Gesellschaft für Informatik e.V. (Hrg.), Proceedings of the 22. Fachtagung Bildungstechnologien (DELFI). Fulda, DE.
DOI: 10.18420/delfi2024_33
BibTeX: Download - Lindner, A., & Berges, M. (2024). Reconstruction of Transformative CS Topics in Education: A Model Proposal for Artificial Intelligence. Journal of Digital Life and Learning, 4, 25-42. https://doi.org/10.51357/jdll.v4i1.274
DOI: 10.51357/jdll.v4i1.274
BibTeX: Download - Lohr, D., Berges, M., Chugh, A., & Striewe, M. (2024). Adaptive Learning Systems in Programming Education: A Prototype for Enhanced Formative Feedback. In Gesellschaft für Informatik e.V. (Eds.), Proceedings of DELFI 2024. Fulda, DE.
DOI: 10.18420/delfi2024_57
BibTeX: Download - Müller-Unterweger, M., & Berges, M. (2024, September). Introduction to Programming using Ozobots in an Economics Major CS-Class. Poster presentation at 19th WiPSCE Conference in Primary and Secondary Computing Education Research, WiPSCE 2024, Munich, DE.
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BibTeX: Download - Kruse, T., Berges, M., Betzendahl, J., Kohlhase, M., Lohr, D., & Müller, D. (2023). Learning with ALeA: Tailored experiences through annotated course material. In Maike Klein, Daniel Krupka, Cornelia Winter, Volker Wohlgemuth (Eds.), INFORMATIK 2023. Designing Futures: Zukünfte gestalten (pp. 395-398). Berlin, DE: Bonn: Köllen Druck+Verlag.
DOI: 10.18420/inf2023_43
BibTeX: Download - Lindner, A., Berges, M., Rösch, M., & Franke, F. (2023, September). Ab an die Kiste: Konzeption eines mobilen Lernlabors zu KI. Poster presentation at INFOS 2023 - Informatikunterricht zwischen Aktualität und Zeitlosigkeit., Würzburg, DE.
DOI: 10.18420/infos2023-052
BibTeX: Download - Lindner, A., Berges, M., Rösch, M., & Franke, F. (2023). Implementing a Portable Learning Lab on Artificial Intelligence: It’s AI in a Box! In Jean-Philippe Pellet and Gabriel Parriaux (Eds.), Informatics in Schools. Beyond Bits and Bytes: Nurturing Informatics Intelligence in Education. ISSEP 2023. (pp. 26-39). HEP Vaud, Lausanne, CH: Cham: Springer.
DOI: 10.1007/978-3-031-44900-0_3
BibTeX: Download - Lindner, A., Müller-Unterweger, M., Berges, M., & Rösch, M. (2023). KI in der Kiste: Unterrichtsaktivitäten aus einem Lernlabor zum Thema Künstliche Intelligenz. Informatische Bildung in Schulen, 1(1). https://doi.org/10.18420/ibis-01-01-03
DOI: 10.18420/ibis-01-01-03
BibTeX: Download - Lindner, A., Müller-Unterweger, M., Löffler, P., Lohr, D., & Berges, M. (2023). Von Autonomem Fahren bis Zahnarzt - Vorstellungen von Schüler:innen zu Künstlicher Intelligenz und ihre Integration in den Informatikunterricht. In Lutz Hellmig, Martin Hennecke (Hrg.), Informatikunterricht zwischen Aktualität und Zeitlosigkeit (S. 93-102). Würzburg, DE: Bonn: Gesellschaft für Informatik.
DOI: 10.18420/infos2023-007
BibTeX: Download - Lohr, D., Berges, M., Kohlhase, M., Müller, D., & Rapp, M. (2023). The Y-Model - Formalization of Computer-Science Tasks in the Context of Adaptive Learning Systems. In Proceedings of the IEEE German Education Conference (GeCon). Berlin, DE.
DOI: 10.1109/GECon58119.2023.10295148
BibTeX: Download - Lohr, D., Berges, M., Kohlhase, M., & Rabe, F. (2023). The Potential of Answer Classes in Large-scale Written Computer-Science Exams. In Desel, Jörg; Opel, Simone (Eds.), Proceedings of the Hochschuldidaktik Informatik (HDI) 2021 (pp. 179 - 190). Aachen, DE.
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DOI: 10.1145/3502717.3532166
BibTeX: Download - Yadav, A., Connolly, C., Berges, M., Chytas, C., Franklin, C., Hijón-Neira, R.,... Warner, J.R. (2022). A Review of International Models of Computer Science Teacher Education. In Annual Conference on Innovation and Technology in Computer Science Education, ITiCSE (pp. 65-93). Dublin, IE: Association for Computing Machinery.
DOI: 10.1145/3571785.3574123
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- Berges, M., Beyer, A., Freund, S., Losch, D., & Schulz, K. (2021). Informatische Literalität im Lehramtsstudium der Lateinischen Philologie. LOG IN - Informatische Bildung und Computer in der Schule, 197/198.
BibTeX: Download - Lindner, A., Berges, M., & Lechner, M. (2021). KI im Toaster? Schüler:innenvorstellungen zu künstlicher Intelligenz. In Ludger Humbert (Hrg.), Informatik - Bildung von Lehrkräften in allen Phasen. 19. GI-Fachtagung Informatik und Schule (S. 133-142). Wuppertal (virtuell), DE: Bonn: Gesellschaft für Informatik.
DOI: 10.18420/infos2021_f199
BibTeX: Download - Lohr, D., & Berges, M. (2021). Towards Criteria for Valuable Automatic Feedback in Large Programming Classes. In Desel, Jörg; Opel, Simone (Eds.), Proceedings of the Hochschuldidaktik Informatik (HDI) 2021 (pp. 181-186). Dortmund, DE.
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- Barela, J., Gasiba, T.E., Suppan, S.R., Berges, M., & Beckers, K. (2019). When interactive graphic storytelling fails. In Proceedings - 2019 IEEE 27th International Requirements Engineering Conference Workshops, REW 2019 (pp. 164-169). Jeju Island, KR: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc..
DOI: 10.1109/REW.2019.00034
BibTeX: Download - Berges, M., Ehmann, M., Hennecke, M., Heuer, U., Lindner, A., Gall, R.,... Pöhner, N. (2019). Erfahrungsbericht zur Qualifizierungsmaßnahme Informatik als Erweiterungsfach (Lehramt Realschule) in Bayern. In Arno Pasternak (Hrg.), Proceedings der 18. GI-Fachtagung Informatik und Schule (INFOS) (S. 161-170). Dortmund, DE: Bonn: Gesellschaft für Informatik e. V. (GI).
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BibTeX: Download - Dorn, N., Berges, M., Capovilla, D., & Hubwieser, P. (2018). Talking at cross purposes - Perceived Learning Barriers by Students and Teachers in Programming Education. In Mühling A, Cutts Q (Eds.), Proceedings of the 13th Workshop in Primary and Secondary Computing Education (pp. 1--4). New York, New York, USA: ACM Press.
DOI: 10.1145/3265757.3265769
BibTeX: Download - Lutz, C., Berges, M., Hafemann, J., & Sticha, C. (2018). Piaget’s cognitive development in bebras tasks - A descriptive analysis by age groups. In Sergei N. Pozdniakov, Valentina Dagiene (Eds.), Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) (pp. 259-270). St. Petersburg, RU: Springer Verlag.
DOI: 10.1007/978-3-030-02750-6_20
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- Hubwieser, P., Berges, M., Striewe, M., & Goedicke, M. (2017). Towards competency based testing and feedback: Competency definition and measurement in the field of algorithms & data structures. In Proceedings of 2017 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON) (pp. 517--526). IEEE.
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BibTeX: Download - Shah, P., Berges, M., & Hubwieser, P. (2017). Qualitative content analysis of programming errors. In Proceedings of the 5th International Conference on Information and Education Technology, ICIET 2017 (pp. 161-166). Association for Computing Machinery.
DOI: 10.1145/3029387.3029399
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- Berges, M., Striewe, M., Shah, P., Goedicke, M., & Hubwieser, P. (2016). Towards Deriving Programming Competencies from Student Errors. In 4th International Conference on Learning and Teaching in Computing and Engineering (LaTiCE) (pp. 19--23). Los Alamitos: IEEE Press.
BibTeX: Download - Funke, A., Berges, M., & Hubwieser, P. (2016). Different Perceptions of Computer Science. In 4th International Conference on Learning and Teaching in Computing and Engineering (LaTiCE) (pp. 14--18). Los Alamitos: IEEE Press.
BibTeX: Download - Shah, P., Berges, M., & Hubwieser, P. (2016). QUALITATIVE INHALTSANALYSE FüR PROGRAMMIERSPRACHEN. Paper presentation.
BibTeX: Download - Yadav, A., Berges, M., & Sands, P. (2016). Measuring computer science pedagogical content knowledge: An exploratory analysis of teaching vignettes to measure teacher knowledge. In Vahrenhold J, Barendsen E (Eds.), Proceedings of the 11th Workshop in Primary and Secondary Computing Education (pp. 92--95). New York, New York, USA: ACM Press.
DOI: 10.1145/2978249.2978264
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- Bender, E., Hubwieser, P., Schaper, N., Margaritis, M., Berges, M., Ohrndorf, L.,... Schubert, S. (2015). Towards a Competency Model for Teaching Computer Science. Peabody Journal of Education, 90(4), 519--532. https://doi.org/10.1080/0161956X.2015.1068082
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BibTeX: Download - Berges, M. (2015). Investigating Novice Programming Abilities with the Help of Psychometric Assessment. In Slykhuis D, Marks G (Eds.), Proceedings of Society for Information Technology {&} Teacher Education International Conference 2015 (pp. 90--95). Las Vegas, NV, United States: AACE.
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BibTeX: Download - Berges, M., & Hubwieser, P. (2015). Evaluation of Source Code with Item Response Theory. In Proceedings of the 20th SIGCSE Conference on Innovation and Technology in Computer Science Education (pp. 51--56). New York: ACM Press.
BibTeX: Download - Capovilla, D., Berges, M., Mühling, A., & Hubwieser, P. (2015). Handling Heterogeneity in Programming Courses for Freshmen. In 3rd International Conference on Learning and Teaching in Computing and Engineering (LaTiCE) (pp. 197--203). Los Alamitos: IEEE Press.
DOI: 10.1109/LaTiCE.2015.18
BibTeX: Download - Funke, A., Berges, M., Mühling, A., & Hubwieser, P. (2015). Gender Differences in Programming: Research Results and Teachers' Perception. In Proceedings of the 15th Koli Calling Conference on Computing Education Research (pp. 161--162). New York: ACM Press.
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BibTeX: Download - Hubwieser, P., & Berges, M. (2015). Kompetenzen für das Unterrichten in Informatik: Teilprojekt B: TU München: Schlussbericht.
BibTeX: Download - Hubwieser, P., Giannakos, M.N., Berges, M., Brinda, T., Diethelm, I., Magenheim, J.,... Egle, J. (2015). A Global Snapshot of Computer Science Education in K-12 Schools. In Ragonis N, Kinnunen P (Eds.), Proceedings of the 2015 ITiCSE on Working Group Reports (pp. 65--83). New York: ACM Press.
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BibTeX: Download - Margaritis, M., Magenheim, J., Hubwieser, P., Berges, M., Ohrndorf, L., & Schubert, S. (2015). Development of a competency model for computer science teachers at secondary school level. In IEEE Global Engineering Education Conference (pp. 211--220). Los Alamitos: IEEE Press.
DOI: 10.1109/EDUCON.2015.7095973
BibTeX: Download - Mühling, A., Hubwieser, P., & Berges, M. (2015). Dimensions of Programming Knowledge. In Brodnik A, Vahrenhold J (Eds.), Informatics in Schools. Curricula, Competences, and Competitions (pp. 32--44). Heidelberg: Springer.
BibTeX: Download - Ruf, A., Berges, M., & Hubwieser, P. (2015). Classification of Programming Tasks According to Required Skills and Knowledge Representation. In Brodnik A, Vahrenhold J (Eds.), Informatics in Schools. Curricula, Competences, and Competitions (pp. 57--68). Heidelberg: Springer.
BibTeX: Download - Wolf, L., Yadav, A., Good, J., Margaritis, M., & Berges, M. (2015). Computer Science (CS) and Computational Thinking (CT) International Perspectives on Developing Student and Teacher Competencies. In Slykhuis D, Marks G (Eds.), Proceedings of Society for Information Technology {&} Teacher Education International Conference 2015 (pp. 123--126). Las Vegas, NV, United States: AACE.
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- Berges, M., & Hubwieser, P. (2013). Concept Specification Maps: Displaying Content Structures. In Proceedings of the 18th ACM conference on Innovation and technology in computer science education (pp. 291--296). New York, USA: ACM Press.
DOI: 10.1145/2462476.2462503
BibTeX: Download - Hubwieser, P., Berges, M., Magenheim, J., Schaper, N., Bröker, K., Margaritis, M.,... Ohrndorf, L. (2013). Pedagogical Content Knowledge for Computer Science in German Teacher Education Curricula. In Proceedings of the 8th Workshop in Primary and Secondary Computing Education (pp. 95--103). New York: ACM.
DOI: 10.1145/2532748.2532753
BibTeX: Download - Ruf, A., Berges, M., & Hubwieser, P. (2013). Types of Assignments for Novice Programmers. In Proceedings of the 8th Workshop in Primary and Secondary Computing Education (pp. 43--44). New York: ACM.
DOI: 10.1145/2532748.2532777
BibTeX: Download - Schaper, N., Magenheim, J., Schubert, S., Hubwieser, P., Bender, E., Margaritis, M.,... Berges, M. (Eds.) (2013). Competences for Teaching Computer Science. .
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- Berges, M., & Hubwieser, P. (2012). Towards an Overview Map of Object-Oriented Programming and Design. In Proceedings of the 12th Koli Calling International Conference on Computing Education Research - Koli Calling '12 (pp. 135--136). New York: ACM Press.
BibTeX: Download - Berges, M., Mühling, A., & Hubwieser, P. (2012). The Gap Between Knowledge and Ability. In Proceedings of the 12th Koli Calling International Conference on Computing Education Research - Koli Calling '12 (pp. 126--134). New York: ACM Press.
BibTeX: Download - Berges, M., Mühling, A., Hubwieser, P., & Steuer, H. (2012). Informatik für Nichtinformatiker: ein kontext- und praxisorientiertes Konzept. In Forbrig P, Rick D, Schmolitzky A (Hrg.), HDI2012 (S. 105--110). Potsdam: Universitätsverlag Potsdam}.
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- Hubwieser, P., & Berges, M. (2011). Minimally invasive programming courses: learning OOP with(out) instruction. In Proceedings of the 42nd ACM technical symposium on Computer science education (pp. 87--92). New York: ACM Press.
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- Berges, M., & Hubwieser, P. (2010). Vorkurse in objektorientierter Programmierung: Lösungsansatz für einen leichteren Einstieg in die Informatik. In Engbring D, Keil R, Magenheim J, Selke H (Hrg.), Tagungsband der 4. Fachtagung zur {\textquotedbl}Hochschuldidaktik Informatik{\textquotedbl} (S. 13--22). Potsdam: Universitätsverlag Potsdam}.
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Projekte laufend:
Projektleitung:
Mittelgeber: BMBF / Verbundprojekt
Projektleitung: , , , ,
Mittelgeber: BMBF / Verbundprojekt
Projektleitung:
Aufgabe und Zielsetzung dieses Teilprojekts ist die Entwicklung von Fortbildungsangeboten zum Thema Künstliche Intelligenz und ihre Einsatzmöglichkeiten in der Schule, besonders zugeschnitten auf die Bereiche Schulverwaltung, Schulentwicklung und Schulmanagement.
Als Teil einer zunehmend digitalisierten Gesellschaft wirken transformative Anforderungen auch auf Schulen ein. Sowohl in ihrer Funktion als Gestaltungsort von Lernaktivitäten wie auch als (Verwaltungs-)Organisation muss sie digitalen Wandel aktiv mitgestalten können. Die Durchdringung von Alltag und Bildungswesen mit KI-Systemen ist dabei besonders zu berücksichtigen, da diese nicht nur Lehrkräfte und Unterricht, sondern auch Schulleitungen und weitere im Schulmanagement tätige Personen vor grundlegend neue Herausforderungen und Möglichkeiten stellt. Die fachdidaktische Forschung zeigt, dass selbst Informatik-Lehrkräfte ohne Absolvierung spezieller Weiterbildungen nur ein oberflächliches, lücken- und teils fehlerhaftes Verständnis von KI haben. Um daher im KI-Kontext adäquate Führungsentscheidungen treffen zu können, sind die Entwicklung und Bereitstellung bedarfs- und zielgruppenorientierter Fortbildungsangebote zum Thema Künstliche Intelligenz unverzichtbar.
Die geplanten Fortbildungsangebote werden, auch unter
Einbezug praktischer Erfahrungen von Praxispartner:innen, in einem iterativen Design
Based Research-Ansatz entwickelt. Im Detail verfolgen sie u. a. folgende Kernziele:
- Informatisches Grundlagenwissen zu KI vermitteln
und verbessern
- Chancen und Risiken des Einsatzes von
KI-Systemen im Schulmanagement beleuchten
- bereits vorhandene Einstellungen zum Einsatz von
KI reflektieren
- Good-Practice-Beispiele aus und Ideen für die
Praxis zum Einsatz von KI-Systemen im Schulmanagement darstellen
- Insgesamt: AI Literacy sowie (dadurch)
Handlungs- und Entscheidungskompetenz im KI-Kontext stärken
Um das geringe Zeitbudget der Zielgruppe und deren rein freiwillige Teilnahme an den Fortbildungsangeboten adäquat zu berücksichtigen, sind sehr niedrigschwellige, modulare und kurze Fortbildungseinheiten (bspw. online und asynchron, pro Einheit ca. 15 min) geplant, die sich dadurch leicht in den Berufsalltag integrieren lassen.
Mittelgeber: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
Projektleitung: ,
Das MINT-Cluster DEIN-MINT-ER bündelt in der Stadt Erlangen alle bestehenden MINT-Angebote, erweitert diese sowie deren Strukturen. Die Relevanz, das Potential und die Vielfalt von MINT soll Jugendlichen in ihrem persönlichen Umfeld erlebbar gemacht werden und in der Öffentlichkeit als Thema etabliert werden (Breitenförderung). Herzstück des Clusters wird das neue Webportal DEIN MINT ER, welches alle Erlangerinnen und Erlanger MINT-Angebote Institutionen übergreifend (Stadt, Wirtschaft, Universität, etc.) zusammenfasst und zielgruppengerecht dargestellt. Spezielle und passgenaue Angebote, wie z.B. die neuen Themenpakete, Schnupperangebote und Girls-Specials, sprechen schrittweise und niederschwellig besonders nicht technikaffine Jugendliche, Mädchen und sozial Benachteiligte an (Bildungsgerechtigkeit). Das Cluster setzt neben der Kooperation aller Erlanger MINT-Anbieter auf das Ineinandergreifen und die gegenseitige Verstärkung verschiedener Maßnahmen, z.B. durch Etablierung eines MINT-Passes sowie der Erlanger MINT-Kette. Zur Qualitätssicherung werden entsprechende Evaluationsinstrumente entwickelt. Das Webportal soll sich langfristig zu “der MINT-Plattform” für MINT-Bildung in Erlangen entwickeln. Nach Ablauf des Förderzeitraums ist vorgesehen, dass das Cluster weitergeführt wird.
Zielgruppe: Erlanger Jugendliche zwischen 10 -16 Jahren, speziell Jugendliche von Förder-, Mittel- und Realschulen, Mädchen sowie nicht technikaffine, aber auch sozial benachteiligte Jugendliche.
Mittelgeber: BMBF / Verbundprojekt
Projektleitung: , ,
Das Verbundprojekt VoLL-KI entwickelt die Hochschulbildung auf drei Ebenen weiter: Studienprogramme, individuelle Studiumsplanung und Lernfortschritte innerhalb eines Kurses. Auf allen drei Ebenen sollen KI-basierte Systeme unterstützen. Dafür werden auch Daten aus dem Computerbasierten Entscheidungsunterstützungssystem für das Hochschulwesen in Bayern (CEUS) genutzt, die dort bereits vorliegen. Gleichzeitig kann CEUS mit Daten aus dem VoLL-KI-Projekt erweitert werden. Bei der Analyse werden individuelle und gruppenspezifische Daten kombiniert. Das soll dazu beitragen, die Hochschullehre langfristig diskriminierungsfrei zu gestalten. Auf Grundlage der Daten können individuelle Empfehlungen für den Studienverlauf erstellt werden. Studierende können sich dann Gründe für die Empfehlungen anzeigen lassen, Alternativen anschauen und auch Feedback zu den Vorschlägen geben. In pseudonomysierter Form können auch die Studiengangsverantwortlichen auf diese Daten zugreifen. Die Evaluation des Projekts erfolgt mittels Befragungen und Datenanalysen. An dem Projekt sind Wissenschaftler:innen aus der KI, Informatik, Informatikdidaktik und Bildungsforschung von drei benachbarten Hochschulen beteiligt. Der Fokus liegt zunächst auf Studiengängen aus der Informatik, die sich an den drei Standorten unterscheiden: eine große, ingenieurwissenschaftlich orientierten Informatik, einer mittelgroßen, interdisziplinär orientierten Informatik und einer kleinen, anwendungsbezogenen Informatik. Die Ergebnisse sollen dann auf andere Studiengänge der beteiligten Hochschulen übertragen werden.
Mittelgeber: andere Förderorganisation
Projektleitung: ,
KI wird unsere Wirtschaft, aber auch Gesellschaft, Politik, und alle Lebensbereiche des Menschen in den nächsten Jahrzehnten entscheidend prägen und verändern. Schon heute beeinflusst KI unseren Alltag, von Sprachassistenten über künstliche Prothesen bis zu Kreditvergabe-Kriterien. Im Gegensatz dazu steht der geringe Wissensstand in der Gesellschaft, aber auch an Schulen und Hochschulen. Meist dominieren polarisierende Sichtweisen zwischen „Weltuntergangsszenario“ und „Allheilmittel“ für alle Probleme der Menschheit. Dies wird zunehmend zum Problem, da der Umgang mit KI immer drängender politische und ethische Entscheidungen erfordert und entsprechende Sachkenntnis voraussetzt.
Das Schulmuseum Nürnberg ist bekannt für die Entwicklung von Lernlaboren (v.a. Mathelier und Matheland). Gemeinsam mit der Professur für Didaktik der Informatik (Prof. Dr. Marc Berges) und dem Lehrstuhl für Informatik 3 (Rechnerarchitektur, Prof. Dr.-Ing. Dietmar Fey) der FAU werden seit Oktober 2020 ein neuartiges Lernarrangement entwickelt, gebaut und beforscht: einem Lernlabor zum Thema Künstliche Intelligenz.
Durch das Lernlabor, das kostenfrei an Schulen und Ausbildungseinrichtungen in der Metropolregion Nürnberg verliehen wird, soll in besonders intensiver und nachhaltiger Form Wissen über KI an Schüler*innen vermittelt werden.
Zielgruppe ist die 7. bis 12. Jahrgangsstufe, von Mittelschulen, Realschulen und Gymnasien sowie Berufsschulen. Das Projekt bietet zugleich die Möglichkeit mit großer Reichweite (Metropolregion) für die FAU und insbesondere für die entsprechenden Studiengänge zu werben – nicht zuletzt mit Blick auf den drängenden Fachkräftemangel und den beschleunigten technologischen Fortschritt.
Gefördert wir das Projekt von der Zukunftsstiftung der Sparkasse, der Joachim Herz Stiftung, dem Universitätsbund, dem Innovationsfond Lehre und der Siemens AG. Weitere Förderer und Partner werden derzeit noch gesucht.
Projektleitung:
Die gesellschaftliche Relevanz des Themas Künstliche Intelligenz (KI) hat dank einer Vielzahl von technologischen Entwicklungen in den letzten Jahren stark zugenommen, auch in der Lebenswelt der Schülerinnen und Schüler werden KI-Systeme bedeutsamer. Daraus ergibt sich ein Handlungsbedarf im Bildungssektor, da das Thema aufgrund seiner Komplexität nicht intuitiv durchschaut werden kann. Anwendungsbeispiele wie selbstfahrende Autos und Gesichtserkennungssoftware sind den Schülerinnen und Schülern berei…
Projekte abgeschlossen:
Projektleitung:
Mittelgeber: Bayerisches Staatsministerium für Wissenschaft und Kunst (StMWK) (seit 2018)
Projektleitung:
Im Rahmen der DigiLLabs werden an der FAU gerade diverse Kursformate für die Stärkung der Kompetenzen im Rahmen der Digitalisierung entworfen. Neben dem „Lernen mit Medien“ und dem „Lernen über Medien“ ist die Didaktik der Informatik als dritte Säule ein fester Bestandteil dieses Konzepts. Im Rahmen der Förderung wird eine Intervention konzipieren, die sich besonders um die Belange der Mittelschule im Hinblick auf das Unterrichtsfachs Informatik konzentriert. Hier spielen neben den fachlichen Inhalten, die sich an den Lehrplaninhalten orientieren, insbesondere die fachdidaktischen Herausforderungen der Mittelschule, wie z. B. ein hohes Maß an Heterogenität oder der Einfluss von sozialen Barrieren bezüglich der Zugänglichkeit von digitalen Medien eine große Rolle. So sollen den zukünftigen Lehrenden Mittel an die Hand gegeben werden, den Inhalten des Lehrplans sowohl mit, als auch ohne digitale Artefakte zu begegnen. Den Heterogenitätsaspekten kann weiterhin durch technische Unterstützung, die wir auch schon in Fortbildungen entsprechend kommuniziert haben, sowie auch durch gendersensiblen Einsatz von digitalen Artefakten wie z. B. durch „physical computing“ begegnet werden.
Mittelgeber: Bayerisches Staatsministerium für Wissenschaft und Kunst (StMWK) (seit 2018)
Projektleitung: , ,
Die fortschreitende Digitalisierung verändert neben dem Arbeitsmarkt auch die Bildungslandschaft. Mit Mitteln aus dem DigitalPakt Schule werden u.a. im Zuge des Programms BAYERN DIGITAL II gravierende Veränderungen in der Informatikausbildung vorangetrieben, die wiederum neue Herausforderungen auf den verschiedenen Bildungsebenen mit sich ziehen.
Das Projekt CS4MINTS begegnet eben diesen Herausforderungen entlang der Bildungskette und knüpft an bereits im Rahmen des Projekts MINTerAKTIV ges…
Mittelgeber: Bayerisches Staatsministerium für Unterricht und Kultus (seit 2018)
Projektleitung:
Mittelgeber: Bayerisches Staatsministerium für Unterricht und Kultus (seit 2018)
Projektleitung:
Teil des Programms BAYERN DIGITAL II ist die berufsbegleitende Nachqualifizierung von rund 180 Lehrerinnen und Lehrern der Realschule. Über die Ermäßigung des Stundendeputats wird den Teilnehmenden ermöglicht, sich innerhalb von zwei Jahren für das Fach Informatik an bayerischen Realschulen nachzuqualifizieren. Ausbildungsziel ist das einem regulären Studium entsprechende Staatsexamen. An mehreren universitären Standorten wurden daher entsprechende Maßnahmen aufgelegt. Durch die besonderen Rahmenb…
Mittelgeber: Bayerisches Staatsministerium für Bildung und Kultus, Wissenschaft und Kunst (ab 10/2013)
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Die zunehmende Digitalisierung aller Wissenschafts- und Lebensbereiche hat dazu geführt, dass Kompetenzen in den Grundlagen der Informatik für Studierende aller Studiengänge der Technischen Fakultät (und darüber hinaus) als essentiell erachtet werden. Für den Studienerfolg haben sich diese, typischerweise direkt in der Studieneingangsphase verorteten, Lehrveranstaltungen allerdings für viele Studierende als problematische Hürde erwiesen, die letztlich häufig zum Studienabbruch führen kann. Aus diese…
Projektleitung: