Leuphana AI Campus
Das Projekt Leuphana AI Campus (LAICA) zielt darauf ab, eine deutschlandweit einzigartige Lehr- und Studienarchitektur für eine umfassende AI Literacy Education zu schaffen, die Künstliche Intelligenz interdisziplinär und disziplinär als Lerngegenstand und Werkzeug in alle Studienphasen von Bachelor über Master bis hin zur Promotion nachhaltig integriert. Durch sowohl wissenschafts- als auch praxisbasierte, interdisziplinäre und ethisch reflektierte Ansätze befähigt das Projekt die Studierenden, Künstliche Intelligenz (KI) zu verstehen, verantwortungsvoll anzuwenden und als mündige Gestalter*innen der digitalen Zukunft zu agieren. In LAICA wird der Aufbau von KI-Kompetenz durch AI Literacy Education fächerübergreifend und strukturell in alle Studienphasen integriert. Über Maßnahmen wie ein für alle Studierenden verpflichtendes AI Literacy Modul im Bachelor, ein neues Nebenfach (Minor) Artificial Intelligence, die Verankerung von KI-Kompetenzen in Master- und Promotionsprogrammen sowie innovative Lehr- und Prüfungsformate schaffen wir für alle Studierenden in College und Graduate School der Leuphana (ca. 8500) die Voraussetzungen für einen umfassenden KI-Kompetenzerwerb. Der neu aufzubauende AI Literacy Hub Educational Space fördert den Austausch zwischen Studierenden, Lehrenden und externen Stakeholder*innen und fungiert als Sounding Board für den Transfer von zukunftsweisenden KI-Konzepten mit Strahlkraft nach innen und außen.
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Interaktive Vorlesung Baumaschinentechnik
Die Lehrveranstaltungen in der Baumaschinentechnik an der TU Dresden sind aktuell durch (1) einen hohen Anteil an Frontalunterrichtsphasen (klassische VL) geprägt, wodurch es den Studierenden erschwert wird, ein anwendungsbezogenes Problemlösungsverhalten zu entwickeln. Hinzu kommt (2), dass die Baumaschinentechnik von einer großen Vielfalt bezüglich der Anwendungsfälle und Baugrößen geprägt ist, was eine anschauliche und detaillierte Vermittlung erschwert. Zielstellung des Projekts ist es, einerseits (1) die LV arbeitsaufgabenbezogener zu gestalten (Theorie-Praxis-Kohärenz), andererseits (2) die Zugänglichkeit über den Einsatz von, im Projekt zu entwickelnden, interaktiven Maschinenmodellen zu erhöhen und damit derzeit bestehende Erkenntnisbarrieren nachhaltig zu minimieren. Die interaktiven Maschinenmodelle werden über CAD-Modelle und 3D-Scans der Baumaschinen dergestalt animiert und simuliert, dass die Studierenden aktiv und interaktiv mit diesen Modellen agieren und gegenstandsbezogen unterschiedliche Zusammenhänge hervorgehoben werden können (Funktion-Konstruktion, Ursache-Wirkung, Bedingung-Bedingte). Die didaktische Einbindung der Modelle erfolgt über neue, arbeitsaufgabenbezogene Lernaufgaben, die in Blended Learning Konzepte (Flipped Classroom, e-Learning, Gruppenarbeit) eingebettet und auf der Lernplattform OPAL zur Verfügung gestellt werden. Somit wird die intendierte Förderung anwendungsbezogener Wissensstrukturen auch methodisch abgesichert.
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E-Learning Analytics Tool
Die Entwicklung zielt darauf ab, eine intuitive, webbasierte Auswertungsplattform zu erstellen, die Lehrkräften dient, um den Lernfortschritt effektiv zu visualisieren und zu verfolgen. Diese Plattform soll als zentrales Werkzeug dienen, um den Fortschritt der Studierenden in verschiedenen Bereichen zu überwachen und zu analysieren. Sie wird darauf ausgelegt sein, sowohl einfache als auch komplexe Daten über den Lernfortschritt zu erfassen, zu verarbeiten und darzustellen. [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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Open Music Academy
Lemma ›Open Music Academy‹, in: Wikipedia – Die freie Enzyklopädie, https://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Open_Music_Academy
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