Lehrentwicklung mit EMPAMOS [Wiki Digitale Lehre]

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====== Lehrentwicklung mit EMPAMOS======

===== Von Spielen für die Lehre lernen =====

{{:konzeption_von_lehrveranstaltungen:toolbox_frontal_klein.jpg?nolink&400  }}EMPAMOS ist eine an der Ohm entwickelte Analyse- und Innovationsmethodik, die Wissen aus der Erforschung von Spielen aufgreift, um anhand motivationsförderlicher didaktischer Gestaltungselemente Lehrsituationen zu analysieren und Lösungsideen zu entwickeln. Die Methode stellt eine Toolbox zur Verügung, die förderliche und hinderliche Gestaltungselemente der Lehre aufdeckt und zu gemeinsamen, kreativen Lösungsprozessen anregt.\\
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Beim Forum der Lehre des Didaktikzentrums am ByZieL wurde die Methode vorgestellt - Lesen Sie [[https://didaktikzentrum.de/images/cwattachments/FdL_2022.pdf#page=116|hier den kompakten Beitrag im Tagungsband]], um EMPAMOS kennen zu lernen.\\
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Oder Sie werfen einen Blick auf die [[http://www.empamos.de/de/|Webseite von EMPAMOS]]. Dort finden Sie auch Informationen, wie sie selbst EMAPMOS-Trainer werden können.\\
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Einen niederschwelligen, interaktiven Einstieg bietet der Arbeitskreis am Didaktikzentrum in Ingolstadt. [[http://www.fidl.education/gaming-the-system|Mehr Infos zum Arbeitskreis...]]\\
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…und wenn Sie noch mehr wollen:\\
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=== Links zum Stöbern ===

  - Bröker, T., Voit, T., Zinger, B. (2021). **Gaming the System: Neue Perspektiven auf das Lernen**. In: Digitalisierung in Studium und Lehre gemeinsam gestalten, 497–513, Springer VS, Wiesbaden. [[https://doi-org.thn.idm.oclc.org/10.1007/978-3-658-32849-8_28|doi: 10.1007/978-3-658-32849-8_28]]
  - Zinger, B. et al. (2023): **Lehrlabor³ - ein Netzwerk zur teambasierten Lehrentwicklung**. Hrsg. FIDL – Forschungs- und Innovationslabor Digitale Lehre. [[https://doi.org/10.34646/THN/OHMDOK-925|doi: 10.34646/THN/OHMDOK-925]]
  - Bröker, T., Voit T., Zinger B. (2023). **Das Motivationspotenzial von Spielen erschließen. Künstliche Intelligenz als Lotse im Prozess der kreativen Gestaltung von motivierenden Lerngelegenheiten**. In: Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung: Chancen und Grenzen des KI-gestützten Lernens und Lehrens, 173–94. Bielefeld: transcript. [[[[https://doi.org/10.14361/9783839457696-010|https://doi.org/10.14361/9783839457696-010]]|doi: 10.14361/9783839457696-010]

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