Innovationsprozess

Schliessen Icon
Kite Award 2022
NomineeLogo KITE Nominee

Learning with
digital tools

Die Vorlesung Innovationsprozess vermittelt Fach- und Methodenwissen für die Entwicklung neuartiger technischer Produkte von der ersten Idee bis zum marktfähigen Produkt. Wesentlicher Bestandteil der Vorlesung sind Fallbeispiele realer Produktentwicklungen von kleinen Startups bis hin zu global agierenden Grossunternehmen. Diese Beispiele werden kontinuierlich vorgestellt und im Kontext der aktuellen Vorlesungsinhalte diskutiert. Traditionell kommt es hierbei zu einem intensiven Dialog zwischen den Studierenden und den Dozenten, der durch ein Wechselspiel von Fragen und Antworten in beide Richtungen getragen wird.

Durchführung des Kurses während der Zeit des Fernunterrichts

Mit dem Wechsel in die Distanzlehre im Frühjahr 2020 kamen diese Phasen interaktiver Lehre zunächst vollständig zum Erliegen. Dies ist zum einen darin begründet, dass die Vorlesung zu einem anderen Zeitpunkt gehalten wurde, als sie von den Studierenden gehört wurde (z.B. bei Aufzeichnungen), zum anderen liegt die Hürde, sich aktiv zu beteiligen, für die Studierenden in weniger anonymen und dauerhaft gespeicherten Lehr-​/Lernformaten deutlich höher.

Für die Vorlesung Innovationsprozess wurde im Frühjahr 2021 mithilfe des Tools «Miro» eine einfache, aber sehr erfolgreiche Lösung für diese Probleme implementiert. Miro erlaubt es, für jede Vorlesung ein oder mehrerer digitale Whiteboards zu erstellen, die dann von den Studierenden mit digitalen Notizzetteln gefüllt werden (s. Abbildung 1). Jede Notiz ist anonym und kann jederzeit geändert oder gelöscht werden. In Kombination mit dem Live-​Stream der Vorlesung konnten die Studierenden so direkt Fragen an die Dozenten stellen, welche dann (trotz Zeitversatz der VideoÜbertragung) bereits während der Vorlesung aufgegriffen und beantwortet werden.

Da die Notizzettel von jedem Teilnehmer beliebig verschiebbar sind, haben einige Studierende in eigener Initiative die Aufgabe übernommen, die Fragen zu sortieren, so dass es für die Dozenten leichter zu erfassen war, welche Fragen neu und welche bereits beantwortet waren. Fragen, die nicht während der Vorlesung beantwortet werden konnten, wurden von den Dozenten mithilfe der Kommentarfunktion im Nachgang schriftlich beantwortet. Für vorbereitete Fragen seitens der Dozenten wurden separate Whiteboards angelegt und dann für die Studierenden freigegeben, um möglichst viele Antworten, Meinungen und Ideen einzuholen.

Mit der didaktischen Einbindung von Miro konnte der besonders interaktive Charakter der Vorlesung Innovationsprozess auch in der Distanzlehre wiederhergestellt werden. Entsprechend positiv fielen das Feedback und die Bewertung durch die Studierenden aus. Auch die Dozenten sind überzeugt von dem hohen Mehrwert des Tools für eine interaktive Lehre, so dass Miro auch zukünftig fester Bestandteil der Vorlesung bleibt. Auch dann, wenn diese wieder in Präsenz stattfindet.

Gesamtkonzept des Kurses vor – während – nach der Pandemie

Vor der Pandemie:
Die Vorlesung Innovationsprozess ist eine Präsenzveranstaltung im zweiten Semester des Bachelor Maschineningenieurwissenschaften mit ca. 600 Studierenden. Kernbestandteil der Vorlesung sind Phasen direkter Instruktion, in welchen die theoretischen Grundlagen zum Fach, einschliesslich ihrer wesentlichen Konzepte und mathematischen Zusammenhänge vermittelt werden. Die Instruktionen werden kontinuierlich durch Fallbeispiele ergänzt, um eine exemplarische Anwendung der Theorie zu verdeutlichen. Mit dem Ziel, ein interaktives Lernerlebnis im Hörsaal zu ermöglich, werden durch den Einsatz geeigneter didaktischer Ansätze (Fragetechnik, Quiz, Think-​Pair-Share, etc.) besonders wichtige Aspekte der Fallbeispiele hervorgehoben und gemeinsam mit den Studierenden mündlich diskutiert.

Während der Pandemie:
Die Vorlesung Innovationsprozess ist eine Onlineveranstaltung im zweiten Semester des Bachelor Maschineningenieurwissenschaften mit ca. 600 Studierenden. Kernbestandteil der Vorlesung sind Phasen direkter Instruktion, in welchen die theoretischen Grundlagen zum Fach, einschliesslich ihrer wesentlichen Konzepte und mathematischen Zusammenhänge vermittelt werden. Die Instruktionen werden kontinuierlich durch Fallbeispiele ergänzt, um eine exemplarische Anwendung der Theorie zu verdeutlichen. Mit dem Ziel, ein interaktives Lernerlebnis im Live-​Stream zu ermöglichen, werden durch den Einsatz geeigneter technischer Werkzeuge (wie Miro) und didaktischer Ansätze (Fragetechnik, Quiz, Affinity-​Mapping, etc.) besonders wichtige Aspekte der Fallbeispiele hervorgehoben und gemeinsam mit den Studierenden, zum Teil schriftlich, diskutiert.

Nach der Pandemie:
Die Vorlesung Innovationsprozess ist eine Präsenzveranstaltung im zweiten Semester des Bachelor Maschineningenieurwissenschaften mit ca. 600 Studierenden. Kernbestandteil der Vorlesung sind Phasen direkter Instruktion, in welchen die theoretischen Grundlagen zum Fach, einschliesslich ihrer wesentlichen Konzepte und mathematischen Zusammenhänge vermittelt werden. Die Instruktionen werden kontinuierlich durch Fallbeispiele ergänzt, um eine exemplarische Anwendung der Theorie zu verdeutlichen. Mit dem Ziel, ein interaktives Lernerlebnis zu ermöglichen, werden durch den Einsatz geeigneter technischer Werkzeuge (wie Miro) und didaktischer Ansätze (Fragetechnik, Quiz, Think-​ Pair-​Share, Affinity-​Mapping, etc.) besonders wichtige Aspekte der Fallbeispiele hervorgehoben und gemeinsam mit den Studierenden, mündlich wie schriftlich, diskutiert.

Course Description

Name:
Innovationsprozess
Description:
Die Vorlesung behandelt die Grundlagen der agilen Produktentwicklung, in welcher Entwicklungsprozesse in Form mehrerer kurzer Sprints strukturiert werden. Die Vorlesung vertieft dabei das relevante Fach- und Methodenwissen für die Umsetzung der kennzeichnenden Kernaktivitäten: Design, Build, Test.
Objective:
Die Studierenden verstehen das Konzept der agilen Produktentwicklung und kennen die wichtigsten Elemente, um einen Sprint zu planen und durchzuführen. Sie kennen einzelne Methoden zur Lösungsfindung und Lösungsauswahl und können einfache Methoden zur Risiko- und Kostenanalyse anwenden. Die Studierenden können zudem Antriebe und Mechanismen für unterschiedliche Betriebszustände rechnerisch auslegen.
VVZ:
151-​0302-00L
Department:
D-MAVT
Level:
Bachelor
Size:
575
Type:
Lecture
Assessment:
Sessionsprüfung

loading