Analyse der Studiengänge Informationswissenschaft / Information Science (BA & MA) an der Hochschule Darmstadt zu den Auswirkungen der Covid19-Pandemie – Studierendenumfrage

Das Sommersemester 2020 musste binnen kürzester Zeit umgeplant werden. Wurde bis Anfang März 2020 noch davon ausgegangen, dass die Lehrveranstaltungen traditionell als Präsenzveranstaltungen durchgeführt werden könnten, so mussten an allen Universitäten und Hochschulen in Deutschland binnen weniger Wochen der Gesamtbetrieb von Präsenz auf digitale Lehr- und Lernformen umgestellt werden. Diese pandemiebedingte Notwendigkeit hat retrospektiv betrachtet einen revolutionären Charakter. Revolutionär vor allem deshalb, weil binnen weniger Tage und Wochen traditionelle Lehr- und Vermittlungskonzepte über Bord geworfen und zugleich neue Lehrmethoden und technologische Systeme unmittelbar implementiert, kaum getestet und von heute auf morgen zugleich auch eingesetzt werden mussten. Faktisch verwandelte sich dadurch die gesamte deutsche Hochschullandschaft über Nacht in ein riesiges Laboratorium und Lehrende und Studierende gleichermaßen Insassen, die sich in der Regel in diesem digitalen Raum in diesen Kontexten weder auskannten noch ansatzweise darin sozialisiert waren. Präsenz und das gemeinsame Lehren und Lernen vor Ort in einem universitären Raum war für die meisten Veranstaltungen aufgrund der Pandemie zu einer Unmöglichkeit geworden, der Austausch und die Interaktion zwischen Lehrenden und Studierenden fortan auf unterschiedlichste digitale Systeme beschränkt und zugleich große Teile der Bevölkerung ihrer sozialen Netze und Interaktionen entbunden.

Die folgende Studie fasst eine Umfrage unter Studierenden der Bachelor- und Masterstudiengänge Informationswissenschaft / Information Science zusammen und analysiert die studentische Perspektive auf das digitale Sommersemester 2020. Ziel der Umfrage war darüber hinaus zu eruieren, ob Best-Practices zu identifizieren sind, die auf zukünftige digitale Lehr- und Lernformate übertragen werden könnten.

Identifier
Source https://tudatalib.ulb.tu-darmstadt.de/handle/tudatalib/3489
Related Identifier https://doi.org/10.5281/zenodo.4448790
Metadata Access https://tudatalib.ulb.tu-darmstadt.de/oai/openairedata?verb=GetRecord&metadataPrefix=oai_datacite&identifier=oai:tudatalib.ulb.tu-darmstadt.de:tudatalib/3489
Provenance
Creator Schmunk, Stefan; Schieberle, Andreas; Baum, Jonathan
Publisher TU Darmstadt
Contributor Darmstadt University of Applied Sciences
Publication Year 2021
Rights Creative Commons Attribution Share Alike 4.0 International; info:eu-repo/semantics/openAccess
OpenAccess true
Contact https://tudatalib.ulb.tu-darmstadt.de/page/contact
Representation
Language German
Resource Type Dataset
Format application/pdf; application/zip
Discipline Computer Science; Computer Science, Electrical and System Engineering; Engineering Sciences; Information Science