Einführung in das forschende Lernen und wissenschaftliche Arbeiten in der Sportwissenschaft

Was zeichnet das Lehrmuster aus?

Das Projekt verankert Forschendes Lernen von Beginn des Studiums an systematisch im Einführungsmodul der Sportwissenschaft. Studierende durchlaufen in festen Kleingruppen exemplarisch alle Phasen eines forschenden Lernprozesses und reflektieren diesen kontinuierlich. Innovativ ist die gezielte Integration generativer KI in allen Prozessphasen des wissenschaftlichen Arbeitens und Schreibens. Ziel ist die Entwicklung einer kritisch-analytischen und reflexiven Grundhaltung sowie die Stärkung wissenschaftlicher Handlungskompetenz. Die bewährte Zusammenarbeit mit dem Schreibzentrum bleibt erhalten.

Fakten im Überblick:

Welche Zielsetzung hat das Lehrmuster?

Ziel des Projekts ist es, Erstsemesterstudierenden das Forschende Lernen frühzeitig, strukturiert und praxisnah zu vermitteln. Sie sollen die Prinzipien und Phasen des Forschenden Lernens kennenlernen, exemplarisch anwenden und reflektieren. Dabei wird eine kritisch-analytische Haltung gegenüber dem eigenen wissenschaftlichen Handeln gefördert.

Die Studierenden erwerben Kompetenzen in der Entwicklung und Präzisierung sportwissenschaftlicher Fragestellungen, im Umgang mit wissenschaftlichen Quellen, in der Auswahl und Reflexion methodischer Zugänge sowie in der adressat*innengerechten Darstellung von Forschungsergebnissen.

Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der reflektierten Nutzung generativer KI im wissenschaftlichen Arbeits- und Schreibprozess. Studierende sollen lernen, KI zielgerichtet, kritisch und verantwortungsvoll einzusetzen und deren Einfluss auf Erkenntnisprozesse einzuordnen.

Darüber hinaus werden Selbstregulation, Teamfähigkeit, Feedbackkompetenz und eigenverantwortliche Steuerung von Lernprozessen gestärkt. Insgesamt soll eine tragfähige Grundlage für das weitere Studium und die Entwicklung wissenschaftlicher Handlungskompetenz gelegt werden.

Was sind wesentliche Inhalte des Lehrmusters?

Zentrale Inhalte sind die Prinzipien und Phasen des Forschenden Lernens, die Entwicklung sportwissenschaftlicher Fragestellungen, Recherche und Quellenkritik, methodische Grundlagen sportwissenschaftlicher Forschung sowie gute wissenschaftliche Praxis. Aktuelle sportwissenschaftliche Publikationen, insbesondere mit Bezug zu KI, werden analysiert. Ein Schwerpunkt liegt auf der reflektierten Integration generativer KI in den Forschungs- und Schreibprozess. Zu einem zu schreibenden Textformat (Abstract bzw. Exposé) wird obligatorisch ein Peer-Review durch studentische Schreibtutor:innen eingeholt. Ergänzend werden digitale Präsentationsformen und adressat*innengerechte Vermittlungsstrategien thematisiert.

PhiloKompakt: Forschungsorientierte Philosophielehre

Qualitative Methoden der Text- und Bildanalyse: Multiple methodische Zugänge in der Forschungspraxis

Sport Science goes Open Source: Entwicklung einer frei verfügbaren Softwarebibliothek für Lehre und Wissenschaft

Praxis trifft Theorie. Ein Konzept zum forschenden Lernen: Schwingungsvorgänge in Maschinendynamik durch praxisrelevante Beispiele begreifen

Wie ist das Lehrmuster strukturiert?

Die Lehrveranstaltung ist entlang der Phasen des Forschenden Lernens strukturiert. In festen Kleingruppen entwickeln Studierende eigene Fragestellungen, recherchieren Literatur, reflektieren methodische Zugänge und erarbeiten mögliche Lösungsansätze.

Rückmeldeprozesse innerhalb der Gruppen sowie im Plenum sind systematisch integriert, um Selbststeuerung und Anpassungsprozesse zu fördern.

Arbeitsformen sind u. a. kollaborative Gruppenarbeit, angeleitete Reflexionsphasen, Analyse wissenschaftlicher Publikationen, digitale Recherche, KI-gestützte Erprobungssettings sowie Präsentations- und Feedbackformate.

Im begleitenden Moodlekurs werden reflexive Tools bereitgestellt, die zentrale Prozessfragen unterstützen (z. B. Themenfindung, Methodenauswahl, Umgang mit KI, Problemlösestrategien). Lehrende übernehmen eine begleitende, strukturierende und feedbackgebende Rolle im Sinne eines Scaffoldings.

Ein verbindliches Beratungsgespräch nach dem dritten Fachsemester dient der Evaluation der Kompetenzentwicklung und der Reflexion des bisherigen Studienverlaufs.

Welches Prüfungsform ist in dem Lehrmuster vorgesehen?

• Im Unterricht findet während der Einzel- und Gruppenarbeitsphasen stichprobenartig eine „Kontrolle“ statt, in dem die Dozierenden zu den Studierenden hingehen und einzelne in kurze Gespräche zu ihrem Arbeitsprozess verwickeln. Hierbei ist es von großem Vorteil, dass mehrere Dozierende gleichzeitig das Seminar leiten.
• Direkt im Anschluss an Einzel- und Gruppenarbeitsphasen werden einzelne Studierende oder Kleingruppen eingeladen, ihre Ergebnisse exemplarisch im Plenum vorzustellen, woraus sich eine allgemeine Diskussion entwickelt. Die anderen Studierenden bekommen so die Möglichkeit, ihre Ergebnisse mit den vorgetragenen zu vergleichen. Erarbeitete Präsentationsformen sind dabei mündliche Vorträge, kurze Videos, Flipcharts, Mindmaps oder ein fiktiver „Brief an die Oma“ bzw. eine andere Person.
• Alle Studierenden schreiben ein individuelles Abstract zu einer fiktiven wissenschaftlichen Arbeit. Eine Rohversion davon wird von den Schreibtutor*innen überprüft und mit den Studierenden besprochen. Die fertige Endfassung wird in Moodle fristgerecht hochgeladen. Diese Abgaben werden formal auf Vollständigkeit und stichprobenartig auch inhaltlich überprüft.
• Die Studierenden legen eine Modulabschlussprüfung ab, die sich aus verschiedenen Teilen des Moduls als MC-Klausur zusammensetzt. Hier werden zentrale Themen und Inhalte des Seminars abgefragt. Die Klausur muss mit 60% bestanden werden. Es erfolgt keine Benotung.

Welche E-Learning-Elemente werden eingesetzt?

Im Moodlekurs werden strukturierende und reflexive Tools bereitgestellt, die den Forschungsprozess unterstützen (z. B. Leitfragen zur Themenfindung, Recherche, Methodenauswahl und KI-Nutzung). Digitale Austausch- und Feedbackformate begleiten die Gruppenarbeit. Generative KI wird als Lerngegenstand und als Werkzeug im wissenschaftlichen Arbeitsprozess erprobt und kritisch reflektiert, z.B. beim Vergleich verschiedener Chatboots, u.a. ChatGPT vs. Gemini.