Statistik ohne Grenzen
In der heutigen digitalen Welt spielt ein Verständnis für Datennutzung und -verarbeitung im Allgemeinen und insbesondere im Kontext Künstlicher Intelligenz für alle Personen eine wesentliche Rolle. Statistische Kenntnisse sind dafür von grundlegender Bedeutung. Das Projekt konzentriert sich daher auf die Erstellung von modularen, in sich geschlossenen barrierefreien digitalen Lehrbausteinen zum Thema Statistik und Datenanalyse. Behandelte Themen sind Daten und Datenwelten, Wahrscheinlichkeiten, Statistische Maßzahlen, Statistische Modellierung und KI.Gemäß den Grundsätzen der UN?Behindertenrechtskonvention streben wir Barrierefreiheit in der Hochschullehre proaktiv an. Daher wird Barrierefreiheit von Anfang an bei Planung, Gestaltung und Organisation der Lehrbausteine berücksichtigt, damit auch Studierende mit Behinderungen und chronischen Erkrankungen chancengleich teilhaben können. Materialien wie Lehrvideos und Lernquizze werden unter der Maxime der barrierefreien Zugänglichkeit erstellt. Inhalte werden in deutscher und englischer Lautsprache mit und ohne Untertitelung, mit Audiodeskriptionen sowie in Gebärdensprache aufbereitet. Zusätzlich stehen beschreibende Transkripte zur Verfügung.So werden Barrieren, die einer konventionellen Vermittlung der Lerninhalte innewohnen, abgebaut. Dies führt zu einer tatsächlichen Zugänglichkeit der Inhalte für alle Studierenden und verbessert so die Qualität der Lehre für Studierende mit und ohne gesundheitliche Beeinträchtigungen.
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Individuelle Förderung in MINT Lehre
Individuell gibt es große Unterschiede bei Kenntnissen und Fähigkeiten von Studierenden. Dies führt zu Herausforderungen um Voraussetzungen nachfolgender Veranstaltung zu erfüllen und Lehrziele der Absolventen für den gesamten Studiengang zu erreichen. Lehrveranstaltungen mit der Übermenge aller fehlenden Kenntnisse und Fähigkeiten anzubieten scheitert an Lehrkapazitäten und Restriktionen in Bezug auf die Leistungspunkte. Außerdem soll ein attraktives Lehrangebot zahllose Wiederholungen bereits bekannten Lernstoffs vermeiden. Diese Herausforderung betrifft insbesondere den Übergang unterschiedlicher nationaler und internationaler Bachelorstudiengänge zu einem Masterstudiengang. Das Ziel des vorgeschlagenen Projekts ist daher eine personalisierte Lehre im Rahmen modularisierter Lehrveranstaltungen, wobei individuelle Lücken mit einer zugehörigen Komposition von Modulelementen geschlossen werden. Das Projekt wird modulare Lehrveranstaltungen im Bereich der eingebetteten Systeme und der medizinischen Informatik entwerfen. Kenntnisse und Fähigkeiten der Studierenden sowie die Lernergebnisse von Modulelementen und deren Abhängigkeiten sollen mittels Wissensgraphen modelliert werden. Schließlich werden Werkzeuge eine optimierte Komposition von Modulelemente für individuelle Studierende entwerfen und die jeweiligen Wissenslücken schließen. Die experimentelle Evaluation ist unter Einbeziehung der Studierenden der Studiengänge Informatik und Digitale Gesundheitswissenschaften geplant.
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