Verstehen ist kein Zufall.
Innovative Bildungstechnologien und Lernprozesse in Technik, Naturwissenschaften und Spracherwerb

Dr. Ralf Erlebach

Wissenschaftlicher Mitarbeiter · Lerntechnologien & Technologisches Lernen

Profil & Expertise

Dr. Ralf Erlebach ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Didaktik der Technik (Bergische Universität Wuppertal) mit Fokus auf digitale Bildung, Technikdidaktik und Verstehensprozesse in MINT-Lernumgebungen.

Meine Arbeit verbindet die Didaktik in Technik, Naturwissenschaften und Spracherwerb mit den Themenfeldern der Mensch-Maschine-Interaktion und der Entwicklung innovativer, digitaler Bildungslösungen im Bereich Erwachsenenbildung.

Kontakt

Sie erreichen mich über LinkedIn, ResearchGate oder klassisch per E-Mail im Impressum.
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Projekte (Auswahl)

  • Digit_Campus (abgeschlossen): Didaktische Begleitung bei der Entwicklung und Durchführung eines gamifizierten Weiterbildungsangebots für Azubis im Bereich digitaler und nachhaltiger Transformation in Handwerks- und Baugewerken.
  • ALiSe - Adaptives Lernen in der Studieneingangsphase) (abgeschlossen)>: Entwicklung einer adaptiven Diagnostik für Mathematik und Deutsch als Bildungssprache sowie die Zusammenstellung von Selbstlernangeboten für Studierende in der Studieneingangsphase
  • ALiSe-TI Technische Infrastruktur (abgeschlossen): Entwicklung und Konzeption einer landesweiten IT-Infrastruktur für ALiSe-Angebote
  • START.SMART für angehende Ingenieur:innen (eingeworben): Partizipative Implementierung und didaktische Integration der ALiSe-Technologie in die ersten Semester der Studiengänge Maschinenbau und Sicherheitstechnik
  • AdapTask (bewilligt): Entwicklung einer didaktischen Lernunterstützung bei der Lösung von Übungsserien und der Vorbereitung auf Übungssitzungen mithilfe von KI im Maschinenbau

Publikationen (Themen und Beispiele)

  • Verstehensprozesse im technischen Lernen

    Erlebach, Frank & Naumann (akzeptiert): Vorwissen als kognitive Anforderung für das Lernen mit externalen Repräsentationen. Validierung des Analyseprozesses von Darstellungen in Lehrbüchern metalltechnischer Ausbildungsberufe mithilfe eines Analyserasters. (ZfDN)

    Erlebach & Frank (2022): Rolle des Vorwissens beim Lernen mit externalen Repräsentationen: Theoriegeleitete Ableitung und systematisches Literaturreview. (Link)

    Erlebach & Frank (2021): Fachdidaktische Modellierung Technischen Wissens als Grundlage zur Analyse technischer Repräsentationen. (Link)

    Kahl, Frank & Erlebach (2021): Eine kritische Untersuchung arbeitsschutzbezogener Lehrinhalte in Lehrbüchern metalltechnischer Ausbildungsberufe. (Link)

    Erlebach, Leske & Frank (2020): Ein Analyseraster Technischer Wissensinhalte als Grundlage für eine lebenswelt- und ressourcenorientierte Unterrichtsplanung. (Link)

  • Schwarz, Erlebach & Frank (in Druck): Absicherung der Studierfähigkeit in der Studieneingangsphase. Modellierung sprachlichen Schulvorwissens. Prototyp Zukunft—Lösungen für eine transformative Lehre im Format Scholarship

    Bring, Erlebach, Frank & Naumann (in Druck): Reaktivierung von Schulvorwissen im Studieneingang in Eigenverantwortung: Kann das gut gehen? Begleitforschung selbstgesteuerten Lernens mittels ALiSe. Prototyp Zukunft—Lösungen für eine transformative Lehre im Format Scholarship

    Klein, Bring, Volk, Hermle, Erlebach & Frank (2024): Einfluss der User Experience bei der Erprobung eines adaptiven Lernsystems im ersten Fachsemester. Konferenzband zur 17. Ingenieurpädagogische Jahrestagung 2023, 423–426.

    Erlebach & Frank (2023): Adaptives Lernen in der Studieneingangsphase (ALiSe). Bedingungen und Konzeption des digitalen Selbstlernsystems. (Link)

  • Neugebauer, Falk, Erlebach, Higuchi & Nakamura (2025): Robust & Reliable Automated Feedback Using Tree Edit Distance for Solving Open Response Mathematical Questions (Link)

    Neugebauer, Erlebach, Kaufmann, Mohr & Frochte (2024): Efficient Learning Processes by Design: Analysis of Usage Patterns in Differently Designed Digital Self-Learning Environments (Link)

    Erlebach & Hoch (2017): Digitalisierung in der berufsschulischen Ausbildung. Stand, Möglichkeiten und Entwicklungen. BAG-Report, 2017(2), 16–21.