
E-Portfolios in die Praxis bringen ein Dreiklang aus Theorie, Kommunikation und Anwendung
Lehrende stehen regelmäßig vor der Herausforderung, Prüfungsformen zu finden, die alle vermittelten Kompetenzen abprüfen. Für Hochschulen ist dabei der Qualifikationsrahmen HQR maßgebend. Die Eignung klassischer Formate, wie eine mündliche Prüfung oder Klausur, zur Prüfung der vier Kompetenzdimensionen des HQR wird immer wieder kritisch diskutiert. Inzwischen halten zunehmend digitale Formate Einzug in die Hochschullehre. E-Portfolios beispielsweise haben das Potenzial, verschiedene Kompetenzen umfassender abzubilden als klassische Prüfungsformen. Dennoch sind E-Portfolios an deutschen Hochschulen wenig verbreitet. Die Innovationsidee besteht daher darin, die TOP10 der Hürden für die Nutzung von E-Portfolios durch Studierende, Lehrende und Stakeholder zu identifizieren, diese Hürden durch zielgruppenspezifische Kommunikation und Angebote zu adressieren, in einem Starterkit für kompetenzorientierte Lehre mit E-Portfolios zu verdichten und durch diesen an unseren Hochschulen und darüber hinaus zu einer Verbreitung von E-Portfolios beizutragen. Ziel des Verbundprojektes ist es, mit einem Dreiklang aus Theorie & Dokumentation, Kommunikation und der konkreten Anwendung die Potenziale von E-Portfolios fass- und nutzbarer zu machen.
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Visualisierung angeborener Herzfehler
Dieses Projekt hat das Ziel, die Anatomie und Funktion des Herz-Kreislauf-Systems mittels erweiterter Realität (XR) für den Einsatz in der curricularen Lehre der Medizin zu visualisieren. Insbesondere angeborene Herzfehler weisen häufig eine komplexe dreidimensionale Anatomie auf, die sich aus verschiedenen Fehlbildungen zusammensetzt. Das Zusammenspiel dieser Fehlbildungen hat verschiedene pathophysiologische Folgen, deren Darstellung essentiell ist für die Aneignung eines umfassenden Verständnisses. Kommerzielle XR-Programme ermöglichen keine funktionelle Darstellung von Blutströmungen und Pumpmechanik, wesentliche Aspekte moderner MRT-Herzbildgebung. In Zusammenarbeit mit dem Institut für immersive Medien der Fachhochschule Kiel beabsichtigen wir die Entwicklung einer App, die anhand funktioneller magnetresonanztomographische (MRT)-Bilddaten Blutströmungen und Pumpmechanik mittels spezieller XR-Brillen visualisieren kann und Interaktionen ermöglicht (Bewegen, Drehen, dynamische Erzeugung von Schnittebenen, Beschriftung, Markierung, Ein- und Ausblenden von Elementen). Der Einsatz solcher Visualisierungs- und Interaktionstechniken in der Lehre hat das Potential, die Strömungsdynamik und Pumpmechanik von Herzanatomien in ihrer räumlichen Komplexität für Studierende begreifbar zu machen und kann die Entwicklung neuer didaktischer Konzepte fördern.
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Aufbau und Gestaltung von Good Practice Prüfungen
Die Maßnahme beschreibt einen strukturierten Prozess zur Gewinnung und Begleitung von Lehrenden bei der Entwicklung digitaler, kompetenzorientierter Prüfungen im Projekt. Geeignete Lehrende werden über fakultätsweite Ausschreibungen, Informationsveranstaltungen und persönliche Ansprache akquiriert und teilweise durch Freikäufe entlastet. Nach einem Informationsgespräch und einer Good-Practice-Abfrage werden gemeinsam prüfungsdidaktische Ziele, rechtliche Rahmenbedingungen sowie die technische Umsetzbarkeit geklärt. Anschließend entwickeln Lehrende mit didaktischer und technischer Unterstützung digitale Prüfungen, wobei der Fokus auf Kompetenzorientierung, praxisnahen Aufgaben und dem sinnvollen Einsatz digitaler Prüfungssysteme liegt. Die Prüfungen werden semesterweise erprobt, evaluiert und iterativ weiterentwickelt. Die entstandenen Good Practices werden dokumentiert, veröffentlicht und durch Peer Reviews gesichert, um sie einer breiten Fachöffentlichkeit zugänglich zu machen.
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Open-Source Intelligent Tutoring System for Programming Exercises in Engineering Education
Implementing control and machine learning algorithms in MATLAB and Simulink is a critical competency in advanced control engineering. While immediate feedback is essential for fostering intuitive understanding, it is traditionally constrained to scheduled exercise sessions or consultation hours. To bridge this gap, this project introduces an open-source intelligent tutoring platform that provides continuous, on-demand feedback. To accommodate diverse solution strategies, the platform employs a hybrid evaluation strategy combining result-based and code-based metrics. This ensures that valid alternative solutions that differ from predefined sample solutions are not misclassified. In case of incorrect solutions, a Large Language Model, contextualized with sample solutions and task classification results, offers auxiliary support for students struggling to initiate or complete tasks. Instructional scaffolding is adaptively adjusted to guide students toward independent problem-solving. We position this platform as a supplementary tool designed to enhance, rather than replace, valuable interactions between students and human tutors. Built on open-source tools, the system is architected for reusability, enabling lecturers across engineering subjects to adapt the framework to their teaching needs easily.
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