"... da man lernt, eigene Gedanken und Ideen noch einmal zu vertiefen". Theoretische Überlegungen und praktische Umsetzungen zum Reflektieren von Lehramtsstudierenden

In der Hochschullernwerkstatt der Didaktik der Mathematik an der Universität Siegen ermöglicht das Seminar „MatheWerkstatt“ den Studierenden durch die Konzeption und Umsetzung einer mathematischen Lehr-Lern-Situation eigene Praxiserfahrungen. Gerahmt wird diese Intention durch gemeinsame Seminarsitzungen, in denen zunächst eine theoretische und fachdidaktische Basis für den Anspruch der Lehr-Lern-Situationen entwickelt wird. Zudem wird die Bedeutung von Reflexion im Professionalisierungsprozess von Lehrer*innen erörtert. Über das gesamte Semester hinweg werden die Studierenden anhand verschiedener Reflexionsanlässe und -impulse zum Reflektieren angeregt. Im Artikel werden zunächst das zugrundeliegende Begriffsverständnis von Reflexion sowie die theoretische Verortung des Seminars MatheWerkstatt vorgestellt. Neben einer Darstellung des auf andere Fachbereiche übertragbaren Seminarkonzepts erfolgt eine Vorstellung der konkreten Reflexionsanlässe und -impulse. Anhand der Erfahrungen und Auswertung lassen sich Bedingungen ableiten, die das Reflektieren von Studierenden grundlegend unterstützen. (DIPF/Orig.

Die Idee dahinter ... : Aspekte zur Gestaltung lernreicher Lehre

Der Band umfasst zahlreiche Beispiele von Lehrenden, die ihre Veranstaltungen in mehreren Aspekten ‚lernreich(er)’ gestaltet haben. Die Konzepte wurden alle im Rahmen des Vertiefungsmoduls des Programms „Professionelle Lehrkompetenz für die Hochschule“ des Netzwerks "hochschuldidaktik nrw" an der Universität Siegen entwickelt oder weiterentwickelt. Die elf Beiträge umfassen ein breites Spektrum an Veranstaltungsformaten und Fächern: Natur- und Ingenieurwissenschaften sind ebenso vertreten wie Architektur, Pädagogik, Soziale Arbeit und Literaturwissenschaft. Bei den Veranstaltungen handelt es sich um Praktika, Seminare, Übungen usw., oft mit Projektcharakter bzw. -elementen, häufig auch mit wechselnden Lernorten, semester-begleitend oder kompakt

Open Knowledge Enrichment for Long-tail Entities

Knowledge bases (KBs) have gradually become a valuable asset for many AI applications. While many current KBs are quite large, they are widely acknowledged as incomplete, especially lacking facts of long-tail entities, e.g., less famous persons. Existing approaches enrich KBs mainly on completing missing links or filling missing values. However, they only tackle a part of the enrichment problem and lack specific considerations regarding long-tail entities. In this paper, we propose a full-fledged approach to knowledge enrichment, which predicts missing properties and infers true facts of long-tail entities from the open Web. Prior knowledge from popular entities is leveraged to improve every enrichment step. Our experiments on the synthetic and real-world datasets and comparison with related work demonstrate the feasibility and superiority of the approach.Comment: Accepted by the 29th International World Wide Web Conference (WWW 2020