Skalierbare Nähe? Bedarfsgetriebene Skalierung individueller Betreuung im forschungsnahen Masterseminar mit Miro-Boards, Flipped-Classroom-Elementen und strukturiertem Peer-Feedback

Titelangaben

Hillenbrand, Martin:
Skalierbare Nähe? Bedarfsgetriebene Skalierung individueller Betreuung im forschungsnahen Masterseminar mit Miro-Boards, Flipped-Classroom-Elementen und strukturiertem Peer-Feedback.
Hrsg.: Mangili, Arianna ; Hager, Anja
Bayreuth : Zentrum für Hochschullehre der Universität Bayreuth , 2026 . - 47 S. - (Lehrprojekt-Reflexionsberichte im Rahmen des Zertifikatsprogramms "Zukunftsorientierte Hochschullehre durch Technologieintegration" des Zentrums für Hochschullehre der Universität Bayreuth ; 9 )

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Abstract

Der vorliegende Reflexionsbericht dokumentiert das Re-Design des Masterseminars „Critical Raw Materials" an der Universität Bayreuth. Ausgangspunkt war ein realer Bedarf, da die Teilnehmendenzahl vom Sommersemester 2025 (eine Teilnehmerin) auf das Sommersemester 2026 (16 Studierende) stieg, bei ausgeprägter fachlicher und kultureller Heterogenität der internationalen Masterkohorte. Das bisherige, auf intensiver Einzelbetreuung basierende Seminarkonzept war damit nicht mehr tragfähig. Das Re-Design kombinierte fünf Elemente: ein strukturiertes E-Learning-Portal als zentrale, verlässliche Informationsquelle; verbindliche vorgelagerte Fachlektüre mit Diskussionsimpulsen (Flipped-Classroom-Elemente); strukturierte Diskussionsformate (u. a. Gruppenpuzzle, Stakeholder-Debatte); sitzungsbezogene kollaborative Miro-Boards für Check-ins, Gruppenarbeit und Peer-Feedback; sowie studentisch produzierte Video-Zwischenpräsentationen mit strukturiertem Peer-Feedback vor der benoteten Abschlussleistung. Die mehrstufige Evaluation zeigt, dass die Betreuungsqualität trotz der deutlich größeren Gruppe hoch blieb (Betreuung 5,0/5; individuelles Feedback im Mittel 4,1/5) und die wahrgenommene Klarheit der Arbeitsaufträge im Anschluss an eine gezielte Nachsteuerung im Semesterverlauf deutlich stieg (von rund 3,9 auf über 5,0 auf einer Skala von 0 bis 6). Das Video-Format mit Peer-Feedback erhielt die besten Bewertungen der gesamten Erhebung (5,45–5,50/6). Als wichtigstes strukturelles Verbesserungspotential erwies sich die Sequenzierung von Seminar und begleitender Vorlesung. Darüber hinaus wurden die Voraussetzungen strukturierter Peer-Formate (Teilnahmeverbindlichkeit) sowie der Bedarf an einer expliziten didaktischen Begleitung beim Umgang mit generativer KI deutlich. Der Bericht leitet daraus konkrete Änderungen für die nächste Durchführung ab. Angesichts von 16 Teilnehmenden ohne Kontrollgruppe bleiben alle Aussagen deskriptiv-explorativ.

Abstract in weiterer Sprache

This reflection report documents the redesign of the master’s seminar “Critical Raw Materials” at the University of Bayreuth. The starting point was a genuine need, as the number of participants rose from the summer semester of 2025 (one participant) to the summer semester of 2026 (16 students), with the international Master’s cohort exhibiting considerable academic and cultural heterogeneity. The previous seminar concept, which relied on intensive individual support, was therefore no longer sustainable. The redesign combined five elements: a structured e-learning portal as a central, reliable source of information; mandatory pre-class reading assignments with discussion prompts (flipped classroom elements); structured discussion formats (including Jigsaw activities and stakeholder debates); session-specific collaborative Miro boards for check-ins, group work, and peer feedback; and student-produced interim video presentations with structured peer feedback prior to the graded final assignment. The multi-stage evaluation shows that the quality of instruction remained high despite the significantly larger group (instruction: 5.0/5; individual feedback: 4.1/5 on average), and that the perceived clarity of the assignments increased significantly following targeted adjustments during the semester (from around 3.9 to over 5.0 on a scale of 0 to 6). The video format with peer feedback received the highest ratings in the entire survey (5.45–5.50/6). The sequencing of the seminar and the accompanying lecture emerged as the most important area for structural improvement. Furthermore, the prerequisites for structured peer formats (mandatory participation) and the need for explicit instructional support in dealing with generative AI became clear. The report derives concrete changes for the next iteration based on these findings. Given a sample of 16 participants and the absence of a control group, all findings remain descriptive and exploratory.