Titel:

Rezeption linearer digitaler Texte in der Hochschullehre – Effekte auf das Textverstehen

• Zulassung zur Promotion in der Fakultät I am 07. Dezember 2022
• Genehmigung der Datenerhebung durch die Kommission für Forschungsfolgenabschätzung und Ethik am 15. Dezember 2022

Kommende Beiträge:

Ohmes, L., Haug, L., Wagener, U., Schlesier, J., Hoffmann, G., & Moschner, B. (2023, accepted). Creativity in education – an explorative study on student teachers’ concepts of creativity. European Association for Research on Learning and Instruction (EARLI Conference), Thema: “Education as a Hope in Uncertain Times”, Aristotle University of Thessaloniki, Thessaloniki, Greece, 22.08.-26.08.202, (Single Paper).

Bisherige Beiträge:

Mit Begutachtungsverfahren (double-blind)

Hoffmann, G. (2014). Hinzulernen im Verlauf des Forschenden Lernens auf Basis von Open Educational Resources. Unterstützung einer flexiblen Wissensvermittlung mit Referatorien. „Teaching Trends 2014: Offen für neue Wege – Digitale Medien in der Hochschule“, C.v.O. Universität Oldenburg, 15.-16. Oktober 2014, (Vortrag und Single Paper).

Mit Begutachtungsverfahren (blind)

Hoffmann, G. (2018). Echtzeitgestützte Intervention durch die lehrende Person beim kooperativen Lernen mit vernetzten digitalen Lernumgebungen. Abschlusskonferenz der Fokus-Gruppe „Media meets Diversity @ School“: Implications and Challenges for Teacher Education im Hanse-Wissenschaftskolleg in Delmenhorst, 30.-31. August 2018, (Vortrag).

Stand: 04.2023

Buchbeiträge:

Hoffmann, G. (2014). Hinzulernen im Verlauf des Forschenden Lernens auf Basis von Open Educational Resources. Unterstützung einer flexiblen Wissensvermittlung mit Referatorien. In O. Zawacki-Richter, D. Kergel, N. Kleinefeld, P. Muckel, J. Stöter, K. Brinkmann (Hrsg.), Teaching Trends: Offen für neue Wege - Digitale Medien in der Hochschule (S. 69-81). Münster: Waxmann.

Qualitative Forschungsmethoden:

• Quantitative Inhaltsanalyse mit Textmining (Python und R)

Quantitative Forschungsmethoden:

• Educational Data Mining und Learning Analytics (mit R und Python)

Lehren und Lernen mit digitalen Medien im schulischen Unterricht:

• Entwurf und Programmierung immersiver Lernumgebungen

Mitgliedschaften:

Gesellschaft für Informatik e.V.:

• Fachgruppe - Knowledge Discovery, Data Mining und Maschinelles Lernen
• Fachgruppe - Virtuelle Realität und Augmented Reality

Ab 04.2022 | Wissenschaftlicher Mitarbeiter im Arbeitsbereich Empirische Lehr-Lern-Forschung an der Carl von Ossietzky Universität Oldenburg (FK I, Institut für Pädagogik)

2018-2022 | Lehrbeauftragter für besondere Aufgaben im Arbeitsbereich Empirische Lehr-Lern-Forschung an der Carl von Ossietzky Universität Oldenburg (FK I, Institut für Pädagogik)

2012-2016 | Mitarbeit im BMBF-Projekt „eCompetence and Utilities for Learners and Teachers“ (eCULT) an der Carl von Ossietzky Universität Oldenburg

2013-2014 | Mitarbeit im BMBF-Projekt „Forschungsbasiertes Lernen im Fokus“ (FLiF) an der Carl von Ossietzky Universität Oldenburg                                                              

2010-2011 | Mitarbeit in einem Software-Entwicklungsprojekt zur Implementierung einer Schnittstelle der Druckmaschinen für die neuen Personalausweise an das Manufactoring Execution System der Bundesdruckerei in Berlin

Bis 2010 | Studium der Informatik an der Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, Abschluss: Diplom