Kurzbeschreibung: Studierenden der Lehrveranstaltung „MEASURE@HOME“, bestehend aus einer Vorlesung und Übung zur instrumentelle Analytik/Messtechnik, wurde vorab ein Messpackage nach Hause geschickt, um Experimenre dort im Anschluss im eigenen Tempo selbst durchführen zu können.
Zielgruppen: Bachelor
Ausgangssituation
Bis zum letzten Jahr experimentierten die Studierenden in Präsenz an Mini-Computern mit verschiedenen direkten und indirekten Messwerterfassungen.
Der Messtechnikkurs besteht aus einer Vorlesung (Messtechnik), einer Einführung in Python Programmierung sowie einer praktischen Gruppenübung (3-4 Personen) mit:
1. Aufbau einer LED-Schaltung und Programmierung
2. Auslesen eines Temperatursensors und Darstellung der Messwerte
3. Auslesen eines Photowiderstands
4. Auslesen eines Ultraschallsensors
Hier stellen die Studierenden (ca. 50-70 TN) die Schaltungen mittels eines Breadboards selber zusammen
Für die Gruppenübung in Präsenz wurden 20 Raspberry PI komplett ausgestattet. Da aufgrund COVID-19 keine Gruppenübung in Präsenz stattfinden konnte, dies aber der wichtigste Teil der Veranstaltung ist, galt es, ein Konzept zu entwickeln, wie diese Übung als MEASURE@HOME zuhause stattfinden kann.
Ziele
Das Lehrangebot soll in ein digitales Lehrformat umgestaltet werden. Den Studierenden wird es ermöglicht, Experimente selbst Zuhause durchzuführen.
Der Transfer der beiden Veranstaltungsteile „Vorlesung“ und „Einführung Programmierung“ auf digitale Lehre für den Punkt a + b ist unproblematisch. Die Programmierung kann über eine virtuelle Maschine gelöst werden.
Zusätzlich würde ich pro Studierendem gerne ein Messpackage zusammenstellen, welches alle notwendigen Komponenten enthält, damit diese zu Hause selber Ihre Schaltung und ihr Messequipment zusammenbauen können und die Versuche zu Hause durchführen können: MEASURE@HOME
Konzepte, Umsetzung, Methoden
Den Studierenden wurden Einführungsvideos und Online-Sprechstunden zur Verfügung gestellt.
Mit dem Umbau zum digitalen Lehrformat arbeiten die Studierenden zuhause mit eigenen Mikrocontrollern. Da die Controller nur sieben Euro kosten, konnte für alle Studierenden ein eigenes Gerät angeschafft werden.
Eine Beschaffung von Raspberry Pis scheidet aus Kostengründen (min. 40 EUR inkl. Netzteil) aus, ebenso der Einsatz des Ultraschallsensors, da hier dann Kosten von ca. 60 EUR pro Studierenden anfallen.
Für den Raspberry PI habe ich inzwischen einen Ersatz gefunden und transferiere die Übungen dort hin, nämlich einen deutlich günstigeren ESP8266 Mikrocontroller (Node MCU V2). Zudem werde ich für MEASURE@HOME den Ultraschallsensor (4) durch den Bau eines Photometers (letztendlich eine Kombination aus praktische Übung 1+2) ersetzen, so dass die Studierenden die sichtbare Stärke eines Kaffees oder Tees selber messen können.
Bei einer Kalkulation unter Ausnutzung von Großrabatten / Großmengen (100 Stück) fallen insgesamt Materialkosten (inkl. Umschlag zum Verschicken) von 9,90 EUR pro Studierenden an, so dass sich die Gesamtkosten auf 990 EUR belaufen.
Die Prüfung, war dahingehend, dass sie einen Upload gemacht haben auf StudOn, wo sie ihre Messergebnisse dann dargestellt haben, die Eichkurve mit dem dazugehörigen Messwert. Da konnte dann auch direkt gleich in StudOn Feedback gegeben werden: bestanden oder nicht bestanden. Das ist ein Punkt, der für die Studierenden auch sehr wichtig ist, dass sie bei solchen Sachen dann auch ein schnelles Feedback erwarten.
Zentrale Serviceangebote und genutzte Unterstützung
- Qualifizierung im Rahmen von DiL
- zusätzliche Finanzmittel für Hardware
Erfahrungen
Grundsätzlich würde ich das Format immer wieder derart anbieten, weil die Studierenden daraus viel mitgenommen haben.
Wenn Präsenz wieder möglich ist, würde ich es zukünftig optional in Präsenz anbieten - aber dadurch dass ich jetzt einen Bausatz letztendlich für jeden Studierenden habe, würde ich den Studierenden freistellen, ob sie an den Tag vorbeikommen und sich dem Bausatz abholen, es daheim machen oder aber vor Ort machen.
In Kombination mit Einführungsvideos und Online-Sprechstunden fühlten sich die Studierenden gut betreut. Das Feedback war durchwegs positiv und brachte hervor, dass sich manche Teilnehmenden den Lernstoff sogar besser aneignen konnten, als in der Präsenzveranstaltung. Denn sie konnten zuhause in ihrem eigenen Tempo die Experimente selbst durchführen und wiederholen.