h2d2 - didaktisch und digital kompetent Lehren und Lernen
Die Hochschule Magdeburg-Stendal (h2) strebt eine innovative didaktisch und digital kompetenzorientierte Lehr-Lern-Weiterentwicklung an. Sie implementiert interdisziplinäre Lehr-Lern-Labore, die neue innovative Ideen der Blended-, Hybrid- und Online-Lehre partizipativ konzipieren, erproben und kooperativ durch regelmäßige und systematische Evaluation analysieren. Entstehende Bildungsressourcen werden als Open Educational Ressources zugänglich gemacht. Durch partizipative Formate wie dem Hochschulforum und wissenschaftliche Begleitung wird die Arbeit der Labs a) miteinander verschränkt, b) im Sinne des Leitbilds der Hochschule und der Leitlinien Lehren Lernen" gesteuert und weiterentwickelt sowie c) der Wissenstransfer in die Hochschule und die deutsche und internationale Wissenschafts- und Hochschullandschaft hinein unterstützt. Ausgehend von den gemachten Erfahrungen werden die bestehenden wie auch die erprobten Lehr, Lern- und Prüfungssettings, -aktivitäten und -konzepte evidenzbasiert innerhalb der Curricula und Studiengänge weiterentwickelt und in neue Kontexte übertragen.
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Formative Online-Evaluation für die Lehre
Das Projekt Formative Online-Evaluation für die Lehre (FOFL_UFR) hat sich zum Ziel gesetzt, quantitative Ergebnisse der Lehrveranstaltungsevaluation in einer Form zu erheben, die es erlaubt, studentisches Feedback unmittelbar in didaktische Reflexionen und Anpassungen einfließen zu lassen und die Ergebnisse gemeinsam mit den Studierenden produktiv für die Optimierung des Lehr-Lern-Prozesses zu nutzen. Seit 2013 koordiniert der Zentrale Evaluationsservice (ZES) die Durchführung der quantitativen Lehrveranstaltungsevaluation, allerdings gibt es bei Studierenden und Lehrenden den Wunsch nach mehr Flexibilität und Anpassungsmöglichkeiten. Das Projekt setzt auf zentrale Unterstützung, um Lehrenden zu ermöglichen, die Methodik und den Zeitpunkt der Feedbackeinholung individuell an den Lehrverlauf anzupassen. Durch QR-Codes und Echtzeit-Feedback sollen Lehrende befähigt werden, fundierte, flexible Feedbackgespräche auf Grundlage empirischer Daten zu führen, was eine dynamische und motivierende Lehrumgebung schafft. Lehrende und Studierende werden im Rahmen des Projekts sowohl methodisch als technisch unterstützt. Durch die konkreten Erfahrungen von Studierenden und Lehrenden sollen einerseits die Wirkung eines solchen Verfahrens auf die Evaluationsmotivation und die Qualität des Lehr-Lern-Prozesses sondiert werden, als auch mögliche Szenarien für ein Ausrollen des Verfahrens auf das gesamte Lehrangebot der Universität Freiburg erarbeitet werden.
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Blended Learning und digitale Repräsentationen
Theologiestudierende wurden in Blended-Learning-Settings befähigt, 3D-Repräsentationen von religiösen Gebäuden und Artefakten zu erstellen und diese für VR-Formate zu didaktisieren. Die Effekte dieser neuen digitalen Lernformate wurden begleitend beforscht. Die Lernwerkstatt “TheoWerk” wurde weiterentwickelt: Downloadbereiche (Erklärvideos, VR-Umgebungen), Öffnung für Studierende als VR-Cafe.
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CoFacS – Simulating a Complete Factory to Study the Security of Interconnected Production
While the digitization of industrial factories provides tremendous improvements for the production of goods, it also renders such systems vulnerable to serious cyber-attacks. To research, test, and validate security measures protecting industrial networks against such cyber-attacks, the security community relies on testbeds to simulate industrial systems, as utilizing live systems endangers costly components or even human life. However, existing testbeds focus on individual parts of typically complex production lines in industrial factories. Consequently, the impact of cyber-attacks on industrial networks as well as the effectiveness of countermeasures cannot be evaluated in an end-to-end manner. To address this issue and facilitate research on novel security mechanisms, we present CoFacS, the first COmplete FACtory Simulation that replicates an entire production line and affords the integration of real-life industrial applications. To showcase that CoFacS accurately captures real-world behavior, we validate it against a physical model factory widely used in security research. We show that CoFacS has a maximum deviation of 0.11% to the physical reference, which enables us to study the impact of physical attacks or network-based cyber-attacks. Moreover, we highlight how CoFacS enables security research through two cases studies surrounding attack detection and the resilience of 5G-based industrial communication against jamming.
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