codeFair - Chancengerechte Coding-Lehre

Motivation

Coding-Lehre stellt oft die explorative Problemlösung der Lernenden in den Vordergrund. Dieser konstruktivistische Ansatz basiert jedoch auf vorhandenem Vorwissen, wodurch Lernende mit keinen oder geringen Vorkenntnissen insbesondere in der Studieneingangsphase häufig überfordert sind. Die Voraussetzungen sind unter Studierenden einer Kohorte zudem oft sehr heterogen. Dazu tragen Faktoren wie soziale Ungleichheitsdimensionen und unterschiedliche Sozialisation bei, aber auch die Fachkultur in der Informatik, die abhängig vom Gender verschiedene Auswirkungen auf das Verhalten und die Denkweise von Studierenden hat. Solche ungleichen Erfahrungshorizonte haben dann auch negative Folgen für die Selbstwirksamkeitserwartung bzgl. des Studienerfolgs – wovon Studierende, die sich als weiblich identifizieren, noch stärker betroffen zu sein scheinen.

Lösungsansatz und Ziele

Im Projekt codeFair wird in einem partizipativen und iterativen Prozess ein neuer Lehransatz entwickelt und erforscht, der auf gezielter Anleitung, Vermittlung von Strategien sowie bewusster Übung und Erfolgskontrolle basiert. Dabei kommen erprobte Lehr-Lern-Formate aus anderen Disziplinen und Lernkontexten zur Anwendung. So werden Lernsituationen geschaffen, in denen alle Lernenden einen subjektiv gut bewältigbaren Cognitive Load erleben. Negative Effekte unterschiedlicher Vorerfahrungen und anderer Diversitätsmerkmale werden damit abgepuffert und komprimiert ausgeglichen.  Ziele sind eine deutliche Steigerung der Effektivität der Coding-Lehre und damit eine Verbesserung der erlebten Kompetenz sowie eine gesteigerte Motivation der Lernenden. Der zu entwickelnde Lehransatz wird durch eine Evaluationsstudie am Institut für Geschlechterstudien der TH Köln begleitet, um Effekte zu erfassen und ggf. Optimierungsbedarfe umzusetzen. Hierfür sind eine qualitative-quantitative Erhebung an Studierenden und Interviews mit Lehrenden geplant.