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• Inhaltlicher Fokus: "Learning by doing"

  Diese Kategorie umfasst Kurse, die auf erfahrungsbasiertes Lernen setzen, bei dem die Studierenden theoretisches Wissen durch praktische Experimente, Projekte und Anwendungen umsetzen. Die Studierenden vertiefen ihr Verständnis durch praktische Tätigkeiten und erwerben wichtige Fähigkeiten in wissenschaftlicher Forschung, Problemlösung und dem Einsatz fortgeschrittener Werkzeuge und Methoden.

  Der Schwerpunkt liegt auf dem Lernprozess durch aktive Beteiligung und selbstgesteuertes Lernen. In den Bereichen Physik und Computational Sciences könnte dies das Entwerfen und Durchführen von Experimenten, das Entwickeln von Rechenmodellen oder das Teilnehmen an Feldarbeit umfassen, die Theorie und Praxis verknüpfen. In der Lehrer*innenbildung könnten dies praktische Lehrerfahrungen oder die Entwicklung von Lehrmaterialien für den Einsatz in Schulen sein.

  Kurse können auch digitale Ressourcen nutzen, um das Lernerlebnis zu verbessern, das selbstständige Lernen zu erleichtern und die Verbindung zwischen Vorlesungen und Übungen in Hörsälen zu stärken.
• Kriterien

  Folgende Kriterien werden im Auswahlprozess berücksichtigt (wenigstens zwei der Kriterien sollen auf die nominierte LV zutreffen):

  • Integration von Theorie und Praxis: Kurse bieten klar definierte Möglichkeiten für Studierende, theoretisches Wissen auf praktische Aufgaben anzuwenden, wie das Entwerfen oder Durchführen von Experimenten, das Entwickeln von Algorithmen oder Modellen oder Lehrpraxis, mit Übungen, die Vorlesungsinhalte ergänzen und verstärken.
  • Entwicklung kritischer Fähigkeiten und selbstständiges Lernen: Studierende sind aktiv in Tätigkeiten eingebunden, die kritische Fähigkeiten wie Datenanalyse, Programmierung, Laborarbeit oder Unterrichtsgestaltung fördern und ein tieferes Verständnis des Fachgebiets unterstützen. Die Kursstruktur fördert auch das selbstständige Studium und ermutigt die Studierenden, Konzepte eigenständig zu erkunden und ihr kritisches Denken zu stärken.
  • Effektiver Einsatz digitaler Ressourcen: Lehrende nutzen digitale Werkzeuge wie Datenerfassungssysteme, Simulationssoftware oder Online-Kollaborationsplattformen, um praktisches Lernen zu verbessern, selbstgesteuertes Studium zu erleichtern und den Studierenden Zugang zu fortgeschrittenen Ressourcen zu bieten.
  • Feedback zu praktischer Arbeit: Lehrende geben klares, konstruktives Feedback zu praktischen Projekten, leiten die Studierenden bei der Verfeinerung ihrer Methoden an und helfen ihnen, Verbindungen zwischen Theorie und Praxis herzustellen.
  • Kollaboratives Lernen: Kurse fördern Teamarbeit und Zusammenarbeit, bei denen Studierende gemeinsam in Laboren arbeiten, programmieren oder Lehrmaterialien erstellen, was Peer-Learning und interdisziplinäre Kooperation unterstützt.
  • Innovative Lehrmethoden: Lehrende integrieren innovative Ansätze, ob im Labor, bei rechnergestützten Aufgaben oder in Simulationen von Klassenraumsituationen, um sicherzustellen, dass die Studierenden mit fortschrittlichen Techniken und Methoden konfrontiert und aktiv eingebunden werden, die ihr kritisches Denken und ihre Problemlösungsfähigkeiten herausfordern.
• Nominierung

  Nominiert werden können Lehrveranstaltungen in den Studien BA/MA Physik, BA/MA Physik UF, MA Computational Science und Doktorat Physik, die von Sommersemester 2023 bis Wintersemester 2024/2025 an der Universität Wien abgehalten wurden. Vorschlagsberechtigt sind alle Lehrenden sowie die Studierendenvertretung Physik.

  Für die Nominierung senden Sie bitte eine formlose E-Mail mit Angabe von Lehrveranstaltung, Semester und kurzer Begründung an dekanat.physik@univie.ac.at.
• Einreichung

  Für die Einreichung senden Sie bitte das ausgefüllte Einreichformular an dekanat.physik@univie.ac.at.
• Einreich- und Nominierungsfrist

  Nominierungsfrist und Einreichfrist für Selbstvorschläge ist der 16.4.2025.

  Einreichfrist für Lehrende, die von anderen Lehrenden oder von der Studierendenvertretung Physik nominiert wurden, ist der 30.4.2025.
• Einreich- und Auswahlprozess

  16.4.2025	Nominierungsfrist und Einreichfrist für Selbstvorschläge
  30.4.2025	Einreichfrist für Lehrende, die von der Studierendenvertretung oder anderen Lehrenden nominiert wurden
  bis 12.5.2025	Shortlist-Erstellung durch 2-3köpfige Arbeitsgruppe, davon 1 Mitglied aus der Fakultätsleitung
  bis 26.5.2025	Jurysitzung und Auswahl der Preisträger*innen. Die Jury setzt sich aus Mitgliedern der Studienkommission zusammen sowie einer Person aus der Fakultätsleitung als Juryvorsitzende*r.
• Preisvergabe

  Die Preisvergabe findet im Rahmen des Sommerfests der Fakultät - voraussichtlich im Juni 2025 - statt. Alle Gewinner*innen werden in Folge zur Teilnahme an der Veranstaltung "Lehre inspiriert" am 28.11.2025 eingeladen.
• Preisgeld

  Das Preisgeld von jeweils € 3.000,- ist nicht zweckgewidmet und kommt unmittelbar den Preisträger*innen zugute.