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Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften

Nicht angemeldet (Sonntag, 24. November 2024 03:38:31)  

l.MA.AL.LDM-LET.24FS (Language Education Technologies) 
Modul: Language Education Technologies
Diese Information wurde generiert am: 24.11.2024
Nr.
l.MA.AL.LDM-LET.24FS
Bezeichnung
Language Education Technologies
Veranstalter
LA Master-Studiengang Angewandte Linguistik
Credits
6
Erwartete Gesamtarbeitszeit
Total180.00 h
Status
Aktiv

Beschreibung

Version: 1.0 gültig ab 01.08.2024
Kursbezeichnung Gewichtung
Language Education Technologies --
 
Informationen zum Modul  
Bestehensbedingungen genügende Modulbewertung
Kurs: Language Education Technologies
Nr.
l.MA.AL.LDM-LET.24FS.K
Bezeichnung
Language Education Technologies
Veranstalter
LA Master-Studiengang Angewandte Linguistik
Kategorie
Lehrveranstaltung
Erwartete Gesamtarbeitszeit
Total180.00 h

Beschreibung

Version: 3.0 gültig ab 01.08.2024
Lernziele Haltung:
  • Die Studierenden prüfen den Nutzen und die Notwendigkeit von Digitalisierung im Bereich des Sprachlehrens, -lernens und -testens. Sie sind sich der Herausforderungen von Digitalisierungsprozessen in Bildungsinstitutionen und Unternehmen bewusst und können diese kritisch reflektieren.
Wissen:
  • Die Studierenden sind mit grundlegenden und aktuellen Entwicklungen im Bereich Lerntechnologien und künstlicher Intelligenz vertraut. Sie kennen mediendidaktische Ansätze und Möglichkeiten, um digitale Medien, Künstliche Intelligenz und Open Educational Resources zielführend in Lehr-, Lern- und Testszenarien einzusetzen. Sie kennen relevante Modelle und Methoden in diesen Bereichen und setzen sich mit ihren ethischen und (datenschutz-)rechtlichen Aspekten auseinander.
Können:
  • Die Studierenden können digitale Lernangebote und Kompetenzmessungen entwickeln, durchführen und evaluieren. Sie können andere anleiten, multimediale, interaktive und adaptive Lehr- und Lernszenarien bedarfsgerecht zu konzipieren. Die Studierenden können aufzeigen, wie Künstliche Intelligenz das Lehren, Lernen und die Evaluierung von Sprachen unterstützen kann. Aufbauend darauf, können sie KI zielführend in der Lehre einsetzen.
Lerninhalte
  • Grundlagen der Digitalisierung
  • KI in der Lehre (LLMs, Prompt Engineering, Feedback)
  • Kenntnisse von Applikationen
  • Open Educational Resources (OER)
  • Testtheorien (Validität/Reliabilität)
  • Teststatistik
  • Kenntnisse von Entwicklungsprozessen im KI
  • Ethische und rechtliche Implikationen der Digitalisierung
Transversale Kompetenzen
  • Inter- und transdisziplinär kommunizieren
  • In digitalen Netzwerken arbeiten und lehren
Leistungsnachweis Portfolio/Leistungsbewertung während des Semesters nach Vorgabe der Dozierenden unter Berücksichtigung der Lernziele.

Gutachten von Lern- und Testumgebungen für einen spezifischen Kontext erstellen.
 
Bewertungsart: Note in Viertelnotenschritten.
Kursunterlagen Siehe Moodle
Kurssprache Englisch und Deutsch unter Einsatz der sprachlichen Ressourcen der Teilnehmenden.
Bemerkungen --