Stand Up

-
EduScrum Stand-up Tool

🚀 EduScrum Stand-up

Strukturiert durch euer Daily mit Timebox-Kontrolle

Team Setup

💡 Beispiele fĂŒr konkrete Next Steps:

  • Farbe: 3 Farbkombinationen anlegen und kurz begrĂŒnden (1 Satz)
  • Typografie: Heading/Body festlegen und Lesbarkeit mit Beispiel prĂŒfen
  • Scribble → Reinzeichnung: 1 Skizze finalisieren, Maße ergĂ€nzen
  • Begriffskarte: 3 neue Begriffe verknĂŒpfen und erklĂ€ren
  • Entscheidungsmatrix: Kriterien & Gewichtung festlegen, eine Option bewerten

🅿️ Parkplatz fĂŒr Diskussionsthemen

Team Captain

01:30

🅿️ Parkplatz fĂŒr Diskussionsthemen

QualitÀtscheck (30 Sek. pro Team)

🅿️ Parkplatz fĂŒr Diskussionsthemen

NĂ€chste Schritte – Phase 1

1) Diskutiert den Parkplatz und klÀrt Euer Vorgehen (5 Minuten)

05:00

🅿️ Parkplatz fĂŒr Diskussionsthemen

NĂ€chste Schritte – Phase 2

2) Aktualisiert Euer Scrumboard. (10 Minuten)

10:00

🅿️ Parkplatz fĂŒr Diskussionsthemen

Kommentare

Kommentar veröffentlichen

Beliebte Posts aus diesem Blog

KI-Kompetenzen ermitteln und fördern

-
KI Kompetenzen KI Kompetenzen KI-Kompetenz SelbsteinschĂ€tzung Kompetenz-Spinnennetz Vergleich KI-Kompetenz-Roadmap fĂŒr Schulen Unterrichtsbeispiele KI-Kompetenz SelbsteinschĂ€tzung KI-Kompetenz SelbsteinschĂ€tzung "> Kompetenz-Spinnennetz Vergleich Kompetenz-Spinnennetz Vergleich Kompetenz-Spinnennetz Vergleich CSV hinzufĂŒgen: Export kombinierte Daten Min: Max: Skala anwenden Alles zurĂŒcksetzen CSV-Format: Datei muss den Abschnitt "Kompetenzspinne (Radar-Chart Werte)" mit "Bereich" und "Wert" Spalten enthalten Spinnennetz-Visualisierung Keine Daten geladen. Bitte CSV-Dateien hochladen. Geladene DatensĂ€tze Zusammenfassung "> KI-Kompetenz-Roadmap fĂŒr Schulen KI-Kompetenz-Roadmap fĂŒr Schulen ...
Mehr anzeigen

KI-Kompetenzen fĂŒr Lehrende und Lernende: Ein adaptierbares Modell fĂŒr die Praxis

-
Bild
KĂŒnstliche Intelligenz (KI) verĂ€ndert die Art, wie wir lernen, lehren und arbeiten. Doch welche Kompetenzen benötigen Lehrende und Lernende, um KI souverĂ€n zu nutzen und verantwortungsvoll mitzugestalten? Gemeinsam haben wir – Susanne Alles , Joscha Falck , Manuel Flick und Regina Schulz – ein KI-Kompetenzmodell entwickelt, das praxisnah Orientierung bietet. Unser Modell steht als Open Educational Resource (OER) frei zur VerfĂŒgung und kann flexibel an unterschiedliche Bildungsbereiche angepasst werden. đŸ“„ Hier direkt zum Modell: • Blogartikel im VK:KIWA-Netzwerk: KI-Kompetenzen fĂŒr Lehrende und Lernende • Zenodo-Download: DOI 10.5281/zenodo.15001018 ⸻ Warum brauchen wir ein KI-Kompetenzmodell fĂŒr die Bildung? Die rasante Entwicklung generativer KI-Technologien wie ChatGPT, Midjourney oder KI-gestĂŒtzte Assistenzsysteme verĂ€ndert nicht nur die Berufswelt, sondern auch den Bildungssektor grundlegend. WĂ€hrend KI immense Chancen fĂŒr personalisiertes Lernen, kreative U...
Mehr anzeigen

Von der Theorie zur Praxis: Drei Tools zur systematischen Förderung von KI-Kompetenzen

-
Von der Theorie zur Praxis: Drei Tools zur systematischen Förderung von KI-Kompetenzen Von der Theorie zur Praxis Drei Tools zur systematischen Förderung von KI-Kompetenzen in Bildungseinrichtungen Die Diskussion um KI-Kompetenzen in der Bildung hat lĂ€ngst die reine Theorieebene verlassen. WĂ€hrend sich Wissenschaft und Bildungspolitik intensiv mit Kompetenzmodellen und LehrplĂ€nen beschĂ€ftigen, stehen Schulen vor der konkreten Herausforderung: Wie lassen sich diese theoretischen Konzepte in die tĂ€gliche Bildungspraxis ĂŒberfĂŒhren? Das etablierte KI-Kompetenzmodell mit seinen vier Kernbereichen – Verstehen, Anwenden, Reflektieren und Mitgestalten – bietet zwar eine solide theoretische Grundlage, benötigt jedoch praktische UnterstĂŒtzungsinstrumente fĂŒr eine erfolgreiche Implementierung. Hier setzt das integrierte Tool-Paket an, das drei zentrale Herausforderungen der KI-Bildung ad...
Mehr anzeigen