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Die durch die Covid-19-Pandemie bedingte Umstellung der Präsenzlehre auf digitale Lehr- und Lernformate stellte Lehrende und Studierende gleichermaßen vor eine Herausforderung. Innerhalb kürzester Zeit musste die Nutzung von Plattformen und digitalen Tools erlernt und getestet werden. Der Beitrag stellt exemplarisch Dienste und Werkzeuge von CLARIAH-DE vor und erläutert, wie die digitale Forschungsinfrastruktur Lehrende und Studierende auch im Rahmen der digitalen Lehre unterstützen kann.
Trotz der großen Bandbreite unterschiedlicher Blended Learning-Szenarien können für die Bereiche Konzeption, Kommunikation, Motivation und Durchführung konkrete Aspekte und Tipps formuliert werden. Beispielhaft kann das anhand eines im Sommersemester 2017 entwickelten Lehrkonzepts erläutert werden, das in drei weiteren Lehrveranstaltungen wiederholt und optimiert worden ist. Bei dem beispielhaften Lehrkonzept handelt es sich um "Wikis statt Referate". Die Studierenden präsentieren in einem Gruppen-Wiki - an einem Wiki arbeiten 3-5 Studierende - nach konkreten Vorgaben Informationen des jeweiligen Wiki-Gegenstands mit direktem Bezug zum Seminarthema. Die Wiki-Gegenstände werden im letzten Drittel des Semesters auch zu Sitzungsthemen. Bei mir waren Wiki-Gegenstände meistens literarische Werke, die in Beziehung zum Seminarthema gesetzt wurden. Die in den Wikis versammelten Informationen erleichterten den Studierenden die Vorbereitung der mündlichen Prüfungen und Hausarbeiten. Im Folgenden werde ich zur Erläuterung der Problemlage entgegen dem üblichen Vorgehen nicht auf Good Practice-, sondern auf Bad Practice-Beispiele zurückgreifen, weil sie erfahrungsgemäß sehr gut dafür geeignet sind, für konkrete Probleme zu sensibilisieren.
Die Arbeitsbedingungen und fachlichen Strukturen der Germanistiken jenseits von Deutschland, Österreich und der Schweiz sind anders - diese verschiedenen Voraussetzungen bringen sowohl andere Probleme als auch andere Potenziale mit sich. Mein Beitrag soll daher sowohl die Debatte über die digitale Lehre in der Germanistik in den DACH-Ländern um eine belgische sowie niederländische Außenperspektive befruchten als auch den Austausch mit anderen Germanistiken ermöglichen, die unter ähnlichen Bedingungen arbeiten. Vor diesen Hintergründen möchte der Beitrag zunächst darstellen, 1) wie sich die germanistische Lehre an der Universiteit van Amsterdam bereits vor der Covid-19-Pandemie gestaltete und inwiefern asynchrone und digitale Verfahren dabei eine wichtige Rolle spielten, sowie 2), welche positiven wie auch problematischen Effekte die spontan notwendige Umstellung vom Campus- auf den Online-Unterricht im März 2020 an der Universiteit Antwerpen mit sich brachte. Schließlich sollen daraus 3) Empfehlungen zu einem Blended Learning in der germanistischen Lehre nach der Covid-19-Pandemie sowie 4) Implikationen für die Bildungspolitik und für die Germanistik abgeleitet werden.
Bevor ich auf meine eigene Lehre zu sprechen komme, möchte ich eine kleine Akzentverschiebung vornehmen und hoffe, damit vielleicht doch noch einen neuen Punkt in die Diskussion einbringen zu können. Am Anfang meiner Ausführungen steht eine hochschuldidaktische Perspektive, die dazu beitragen soll, nicht vorrangig die technische Umsetzung oder praktische Planung von asynchronen Lernphasen zu beleuchten, sondern die Aufmerksamkeit auf Lernprozesse zu lenken. Als Frage formuliert: Was motiviert die Lernenden zum Lernen? Das betrifft nicht nur die digitale Lehre. Ich schließe damit an die Debatten der Hochschuldidaktik an, die sich in den letzten Dekaden zum Ziel gesetzt haben, die Aktivität von Lernenden zu steigern. Zentral ist dabei die Wende vom Lehren zum Lernen – bzw. vom teaching zum learning, wie es in der international geführten Debatte heißt. Wesentlich für diesen Paradigmawechsel ist das neue Interesse am studentischen Lernprozess: die Studierendenzentrierung. Übernimmt man als Dozierender Verantwortung für den ganzen Lernprozess und nicht nur für den Ablauf des Seminars, dann ergibt sich ein fundamental neues Selbstverständnisfür Lehrende.
Background: The extent of preoperative peritumoral edema in glioblastoma (GBM) has been negatively correlated with patient outcome. As several ongoing studies are investigating T-cell based immunotherapy in GBM, we conducted this study to assess whether peritumoral edema with potentially increased intracranial pressure, disrupted tissue homeostasis and reduced local blood flow has influence on immune infiltration and affects survival.
Methods: A volumetric analysis of preoperative imaging (gadolinium enhanced T1 weighted MRI sequences for tumor size and T2 weighted sequences for extent of edema (including the infiltrative zone, gliosis etc.) was conducted in 144 patients using the BrainlabÒ software. Immunohistochemical staining was analyzed for lymphocytic- (CD 3+) and myeloid (CD15+) tumor infiltration. A retrospective analysis of patient-, surgical-, and molecular characteristics was performed using medical records.
Results: The edema to tumor ratio was neither associated with progression-free nor overall survival (p=0.90, p=0.74). However, GBM patients displaying IDH-1 wildtype had significantly higher edema to tumor ratio than patients displaying an IDH-1 mutation (p=0.01). Immunohistopathological analysis did not show significant differences in lymphocytic or myeloid tumor infiltration (p=0.78, p=0.74) between these groups.
Conclusion: In our cohort, edema to tumor ratio had no significant correlation with immune infiltration and outcome. However, patients with an IDH-1wildtype GBM had a significantly higher edema to tumor ratio compared to their IDH-1 mutated peer group. Further studies are necessary to elucidate the underlying mechanisms.
We empirically investigate algorithms for solving Connected Components in the external memory model. In particular, we study whether the randomized O(Sort(E)) algorithm by Karger, Klein, and Tarjan can be implemented to compete with practically promising and simpler algorithms having only slightly worse theoretical cost, namely Borůvka’s algorithm and the algorithm by Sibeyn and collaborators. For all algorithms, we develop and test a number of tuning options. Our experiments are executed on a large set of different graph classes including random graphs, grids, geometric graphs, and hyperbolic graphs. Among our findings are: The Sibeyn algorithm is a very strong contender due to its simplicity and due to an added degree of freedom in its internal workings when used in the Connected Components setting. With the right tunings, the Karger-Klein-Tarjan algorithm can be implemented to be competitive in many cases. Higher graph density seems to benefit Karger-Klein-Tarjan relative to Sibeyn. Borůvka’s algorithm is not competitive with the two others.
Veranstalter: Bernadette Biedermann, Universitätsmuseum, Universität Graz; Judith Blume, Universitätsbibliothek J.C. Senckenberg, Goethe-Universität Frankfurt am Main; Franziska Hormuth, Projekt „Digitales Netzwerk Sammlungen“, Berlin University Alliance / Humboldt-Universität zu Berlin
Datum, Ort: 22.04.2021–23.04.2021, digital
"form follows function"? : Erfahrungen zum ersten Semester digitaler Lehre in der Germanistik
(2021)
Nachdem unter großem Zeitdruck ein Semester mit digitaler Lehre aus dem Boden gestampft werden musste, möchte ich aus Studierendensicht einen Blick zurück auf die vergangenen Monate März bis Juli 2020 werfen. Dabei ist es mir wichtig, zum einen konkrete Methoden und Instrumente zu beleuchten und zum anderen – im Rahmen der von mir besuchten Seminare (sowie im Austausch mit anderen Studierenden) – ein allgemeineres Resümee zu ziehen, wie digitale Lehre für (hoffentlich) alle gelingen kann.