Was LehrPuls bewirkt

1 · Studierende

Studierende evaluieren sich selbst.

Jede Frage ist eine Rückmeldung an die Person selbst: „Das kann ich — das noch nicht.“ Die Auflösung am eigenen Smartphone zeigt die richtige Antwort neben der eigenen, anonym, ohne Note, ohne Konto. Peer Instruction macht den Unterschied zwischen erster und zweiter Antwort erlebbar: erst allein antworten, dann mit der Sitznachbarin diskutieren, dann noch einmal antworten.

Didaktischer Bezug: formatives Assessment, Testing Effect und metakognitive Kalibrierung — wer regelmäßig abgefragt wird und die eigene Einschätzung mit dem Ergebnis vergleicht, lernt nachweislich nachhaltiger.

2 · Lehrende

Lehrende sehen, was ankommt — und lernen über die eigene Lehre.

Die Auswertung zeigt nicht nur, was Studierende wissen, sondern wo die Lehrveranstaltung hakt: welche Erklärung nicht trägt, welche Frage zu leicht oder unklar ist, wo die Zeit fehlt. Je Frage gibt es Schwierigkeit, Trennschärfe und Antwortzeiten; dieselbe Frage lässt sich über Semester vergleichen, und Themen erhalten einen Reifegrad.

„Nach fünf Terminen hat mir die Auswertung gezeigt, dass fast die Hälfte meiner Fragen zu leicht war. Das war die erste Rückmeldung — und sie galt mir, nicht den Studierenden.“

Didaktischer Bezug: data-informed teaching und Scholarship of Teaching and Learning — die eigene Lehre an Befunden statt am Bauchgefühl weiterentwickeln.

3 · Forschung

Auswertungen und Schnittstelle für Weiterverarbeitung und Forschung.

Rohdaten im Langformat für Excel und R, Kennzahl-Tabellen für Power BI, eine nur lesende Schnittstelle mit befristetem Schlüssel — in der Vorgabe anonymisiert. Dieselbe Frage in vielen Kohorten ergibt einen Datensatz, den es sonst nicht gibt: Peer-Instruction-Gewinn, Antwortzeit als Lernindikator, Kalibrierung über ein Semester. Das Forschungs-Kit beschreibt Datenmodell und Spaltenvertrag und liefert Beispielskripte.

Didaktischer Bezug: Hochschuldidaktik-Forschung mit echten Hörsaaldaten — die Daten gehören der Hochschule, nicht einem Anbieter.

4 · Kollegium

Lehrende bauen gemeinsam.

Mit dem Staffelstab reichen Lehrende Themen, Fragen und Playlists als Paket weiter — als Datei, per E-Mail oder über einen gemeinsamen Austauschordner. Übernehmen mit einem Klick, Verlauf sichtbar, Lesefassungen für alle, die nur schauen wollen. Fragenbanken werden so zum Gemeinschaftsgut eines Studiengangs.

Didaktischer Bezug: kollegiale Lehrentwicklung — gute Fragen entstehen im Team und werden jedes Semester besser.

5 · Hochschule

Die Hochschule entwickelt ihre Lehre aus Befunden.

Kennzahlen je Thema, Kurs und Semester statt Bauchgefühl: Reifegrad je Thema, Soll/Ist-Zeiten, Kursvergleich und Längsschnitt derselben Frage über Semester, Berichte und Excel-Export für Studiengangsleitung und Qualitätsmanagement. Der Reifegrad eines Themas erscheint erst ab zehn Antworten, Einzelpersonen bleiben geschützt. Es gibt keine Cloud und keine Konten, die Daten bleiben im Haus — Datenschutz wird zum Ermöglicher der Qualitätsarbeit.

Didaktischer Bezug: Qualitätsentwicklung der Lehre aus aggregierten Befunden, ohne Einzelpersonen bloßzustellen.

Für Hochschuldidaktik-Zentren, Qualitätsmanagement, IT und Datenschutz: Flyer „LehrPuls für Hochschulen“ (PDF) und Datenschutz-Dossier (PDF) mit Vorlage für die Datenschutz-Folgenabschätzung und IT-Checkliste.

6 · Technik

Technisch breit, ohne Aufwand.

Overlay über PowerPoint, Keynote und PDF; Fernbedienung am Smartphone; Rückfragen-Wand und Dateien an alle, also Kommunikation in beide Richtungen; Gruppen, auch anonym; Mehrsprachigkeit, beliebig erweiterbar; Schnittstelle; Probelauf und Papierkorb. Eine App für Mac und Windows, Einmal-Lizenz, Teilnehmende brauchen nur einen Browser.

Didaktischer Bezug: die Technik tritt zurück, damit die Lehre im Mittelpunkt steht — keine App, keine Anmeldung, kein Internet nötig.