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AR Flow
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Augmented Reality Flow

Im Rahmen des Projekts wird für Studierende eine Augmented Reality (AR) Flow App zur Durchführung virtueller Strömungsversuche auf einem Smartphone oder Tablet entwickelt und evaluiert. Die Versuche werden in einem Laborskript beschrieben. App und Laborskript bilden zusammen eine interaktive Lernumgebung zum besseren Begreifen der Strömungsmechanik. Die Verknüpfung zwischen dem Laborskript und der AR Flow App wird z.B. über QR-Codes hergestellt. Die Studierenden können die App für die selbständige Durchführung von virtuellen Versuchen auch außerhalb der Universität, in sogenannten HomeLabs, verwenden. Die Labore werden damit leicht zugänglich und eine Visualisierung der im realen Experiment gewöhnlich unsichtbaren und schwer verständlichen Effekte der Strömungsmechanik wird ermöglicht.

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Publikationen zu diesem Projekt
  • Publikation 100363

    Effectiveness and Appeal of a Virtual Laboratories

    This study investigates the integration of a smartphone-based virtual laboratory into a fourth-semester undergraduate fluid mechanics class on pump–piping systems. The virtual laboratory is designed according to constructive alignment and the SOLO taxonomy to foster deep learning. Students interact with realistic 3D system models, adjust component parameters, and receive real-time feedback based on physical simulations. To identify the effectiveness, a pre- and post-test with 26 paired responses showed a small overall improvement in general knowledge, with medium-to-large gains in specific methodological knowledge and selfassessed competence in handling real fluid systems. Student feedback was collected to assess the appeal of the teaching method. Students rate it highly positive (mean rating = 4.42/5), highlighting increased motivation, engagement, and active participation compared to conventional teaching. Future work will expand the app with additional levels targeting diverse learning objectives in fluid mechanics.

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Projekt 101996
Projekt

KI-gestütztes Informatikstudium der Zukunft

Generative AI (GenAI) verändert die Softwareentwicklung rasant und wird von Studierenden bereits intensiv, aber oft unreflektiert genutzt. Dies birgt erhebliche Risiken: Neben einer Kompetenzillusion verstehen Studierende den generierten Code und dessen Limitationen oft nicht, übernehmen unbemerkt Fehler oder Schwachstellen und vernachlässigen womöglich das Erlernen fundamentaler Programmierfähigkeiten. Das Projekt an der Universität Siegen begegnet dieser Herausforderung in der Informatik-Grundausbildung proaktiv. Statt GenAI zu ignorieren oder nur dessen Anwendung zu lehren, fördern wir einen kritisch-reflektierten Umgang.Unter dem Motto „Von Studierenden für Studierende“ entwickeln Informatik- und Lehramtsstudierende, didaktisch begleitet, innovative Lehrmaterialien und neue Aufgabenformate. Diese fokussieren auf Schlüsselkompetenzen wie Prompt Design, das Debugging von KI-generiertem Code und fundierte Code-Reviews. Parallel wird ein KI-Tutorensystem weiterentwickelt, das automatisiert formatives Feedback zu diesen neuen Aufgaben gibt - ein essenzieller Mehrwert für große Lerngruppen.Ziel ist ein didaktisch fundierter, praxistauglicher Rahmen für die Integration von GenAI in die Programmierausbildung. Wir erproben die entwickelten Komponenten in verschiedenen Kursen und evaluieren ihre Wirksamkeit mittels Design-Based Research. So befähigen wir Studierende zu einem kompetenten Umgang mit KI-Werkzeugen und machen die Ergebnisse für andere Hochschulen nutzbar.

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Maßnahme 100865
Maßnahme

Video-Talkshowrunde

Wissensinhalte zu Nachhaltigkeitsthemen, wie Überfluss – transformative Umweltpolitik, Biodiversitätskrise, soziale Landwirtschaft etc. werden als Videos zur Verfügung gestellt. In kleinen Gruppen entscheiden sich die Studierenden für je ein oder zwei Videothemen. Diese diskutieren sie dann als informierte „Talkshow-Gäste“ im Plenum in Form einer Videodiskussion mit den anderen Studierenden und setzen sich dadurch mit den Fachinhalten intensiv auseinander. [Anm. StIL: Diese Maßnahme wurde in einer Vorgängerversion der Abfrage dokumentiert. Bei der Übertragung auf das aktuelle Format kann es vorkommen, dass die Antworten nicht hundertprozentig zur Frage passen.]

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Publikation 100247

E-Assessment-Aufgaben mit PyRope und Onyx erstellen – ein Use-Case

[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]

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