Das Forschungsprojekt „Digitales Programmieren im Team“ (DiP-iT) untersucht, wie kollaboratives Lernen im Informatikstudium didaktisch weiterentwickelt und mit digitalen Medien unterstützt werden kann. Die Verwendung und Implementierung von Learning Analytics-Methoden steht bei dem Projekt im Vordergrund. Im DiP-iT-Projekt sollen didaktische und technische Unterstützungen im Informatikstudium für das Programmieren lernen im Team entwickelt werden. Um dieses Ziel zu erreichen, wurde in der Teilstudie „Gruppenarbeit beim Programmieren lernen“ (GAPL) zunächst eine Bestandsaufnahme der Ausgangslage an den drei Standorten der Verbunduniversitäten (TU Bergakademie Freiberg, Otto-von-Guericke Universität Magdeburg und Humboldt-Universität zu Berlin) durchgeführt. Zur Erhebung der Ausgangslage wurden Interviews mit Dozentinnen (Datenbestand 1) und Studentinnen (Datenbestand 2) der drei beteiligten Universitäten durchgeführt. Erhoben wurde, inwieweit kooperative und kollaborative Methoden bereits in der Lehre zum Programmieren lernen genutzt werden. Im Anschluss kann u. a. abgeleitet werden, wie das kollaborative Programmieren lernen zukünftig unterstützt werden kann (technisch, didaktisch, organisatorisch etc.), wo ungenutzte Potentiale liegen und welche Hindernisse bei einer Implementation berücksichtigt werden müssen. Die Dozent*innen halten Grundlagenveranstaltungen zum Programmieren lernen in der Informatik und wurden u.A. dazu befragt, inwieweit sie Gruppenarbeit in ihrer Veranstaltung nutzen und welche Chancen und Risiken sie in der Gruppenarbeit sehen. Die Studierenden der Informatik haben bereits an Grundlagenveranstaltungen zum Programmieren lernen in der Informatik teilgenommen oder nehmen in dem Semester des Interviews daran teil. Sie wurden u.A. dazu befragt, inwieweit sie Gruppenarbeit in der Veranstaltung nutzten, wie sie die Gruppenarbeit erlebt haben und welche Chancen und Risiken sie in der Gruppenarbeit sehen.

The research project "Digital Programming in Teams" (DiP-iT) investigates how collaborative learning in computer science studies can be didactically developed and supported with digital tools. The project focuses on the use and implementation of learning analytics methods. The DiP-iT project aims to develop didactic and technical support in computer science studies for learning to program in teams. In order to achieve this goal, the sub-study "Gruppenarbeit beim Programmieren lernen" (GAPL; engl: Group work in Learning Programming) first took stock of the initial situation at the three locations of the joint universities (TU Bergakademie Freiberg, Otto-von-Guericke University Magdeburg and Humboldt University Berlin). Interviews with lecturers (data set 1) and students (data set 2) of the three participating universities were conducted to determine the initial situation. It was analyzed to what extent cooperative and collaborative methods are already used in teaching to learn programming. Subsequently, it can be deduced, among other things, how collaborative programming learning can be supported in the future (technically, didactically, organizationally, etc.), where unused potentials lie and which obstacles must be considered in an implementation. The lecturers hold basic courses on learning to program in computer science and were asked, for example, about the extent to which they use group work in their courses and what opportunities and risks they see in group work. The students of computer science have already participated in basic courses on learning to program in computer science or are participating in them in the semester of the interview. Among other things, they were asked about the extent to which they used group work in the course, how they experienced group work, and what opportunities and risks they see in group work.

Interviews mit Dozierenden: Dozierende, die entsprechend der Modulstrukturen zwischen dem Sommersemester 2017 und dem Sommersemester 2020 Vorlesungen und/oder Übungen in entsprechenden Grundkursen (1. - 2. Semester) für Bachelor-Studierende der (Angewandten) Informatik und verwandter Studiengänge wie Wirtschaftsinformatik, Computervisualistik, Wirtschaftsmathematik und Mathematik gehalten haben. Interviews mit Studierenden: Studierende im 3. bis 6. Semester eines Bachelor-Studiengangs der (Angewandten) Informatik, Wirtschaftsinformatik oder Ingenieurinformatik. Die Studierenden besuchten zwischen dem Sommersemester 2015 und dem Sommersemester 2020 die Grundkurse zum Erlernen des Programmierens oder zur Einführung in Datenbanken.

Interviews with lecturers: Lecturers who, according to the module structures, have held lectures and/or exercises in corresponding basic courses (1st - 2nd semester) for Bachelor students of (Applied) Computer Science and related courses such as Business Informatics, Computational Visualistics, Business Mathematics and Mathematical Methods between the summer semester 2017 and the summer semester 2020. Interviews with students: Students in the 3rd to 6th semester of a Bachelor's degree program in (Applied) Computer Science, Business Informatics or Engineering Informatics. The students attended the basic courses for learning programming or introduction to databases between the summer semester 2015 and the summer semester 2020.

Nicht-Wahrscheinlichkeitsauswahl: Bewusste Auswahl; Nicht-Wahrscheinlichkeitsauswahl: Respondenten-gesteuerte Auswahl

Non-probability Sample: Purposive Sample; Non-probability Sample: Respondent-assisted Sample

Erhebungseinheit: Wissenschaftliches Personal; Studierende

Face-to-face interview

Interviews mit Dozierenden: Semistrukturiertes Interview

Interviews with lecturers: Semi-structured Interview

Interviews mit Studierenden: Semistrukturiertes Interview

Interviews with students: Semi-structured Interview