
Emulated Learn-Ecosystem for VirtuReal Teaching
Im Projekt ELEVATE entsteht ein interdisziplinäres virtuell-reales Lehr-Lern-Ökosystem für sicheres Arbeiten mit Hochvoltbatteriesystemen (HV-BS), unerlässlich für die Mobilitäts- und Energiewende.In der praxisorientierten Lehre besteht das Problem, dass HV-BS lebensgefährliche Spannungen aufweisen und bei falscher Handhabung zu Unfällen, Bränden oder Explosionen führen können. Dies stellt die HAW vor die Herausforderung, praxisnahe und realistische selbstgesteuerte Lern-Experimente von Studierenden mit HV-BS durchzuführen.Das didaktische Konzept des Projekts beruht auf handlungsorientierten Ansätzen, die den Studierenden ermöglichen, aktiv an dem emulierten HV-BS zu lernen, ohne dabei Gefahren ausgesetzt zu sein. Der Austausch zwischen Studierendengruppen verschiedener Ingenieur-Fachrichtungen fördert die Zusammenarbeit. Das zentrale und allen Studierenden bekannte HV-BS ermöglicht ein schnelles Eintauchen in fachfremde Einsatzorte wie Produktionsstätten, Privathäuser, Elektrolyseanlagen und Fahrzeuge.ELEVATE schafft ein einzigartiges Lern-Ökosystem zur Entwicklung praxisnahen Wissens und interdisziplinärer Kompetenzen für Studierende der Elektrotechnik (Prof. Kaufmann), Elektromobilität (Prof. Reick), des Maschinenbaus (Prof. Breckle) sowie der Energie- und Umwelttechnik (Prof. Ziegler). Das Projekt fördert den Austausch mit weiteren Bildungseinrichtungen und der Industrie und entwickelt somit eine Strahlkraft, welche dem Mangel an Nachwuchsingenieuren entgegenwirkt.
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Remote and Field Training for Environmental Change
Die Verwendung von Fernerkundungsdaten für Umweltmonitoring bekommt eine immer größere Bedeutung und somit auch die Nachfrage nach praxisorientierten Kompetenzen. Die aktuelle Hochschullehre konzentriert sich allerdings auf die Vermittlung theoretischer Inhalte und vernachlässigt die Praxis bezüglich eigener Datenerhebung und -validierung.Das Projekt REFLECT verbindet Fernerkundung mit Feldforschung im internationalen Kontext. Studierende aus Deutschland und Kenia bearbeiten über zwei Semester in gemeinsamen Teams Umweltprobleme zu Landbedeckung und -nutzung, Dürre und Wasserqualität in einem transdisziplinären und didaktisch fundierten Format.Die Studierenden entwickeln in Absprache mit lokalen Akteuren eigenständig geographische Forschungsfragen und planen ihre Forschungsvorhaben. Anschließend setzen sie diese gemeinsam in Kenia um und analysieren ihre in situ erhobenen Daten. Herausforderungen und Vorgehensweisen reflektieren sie kritisch und diskutieren ihre Ergebnisse im Peer-Austausch.Der Fokus liegt auf der Verankerung praxisorientierter Lehre, Reflexion im Lernprozess sowie internationalem Austausch und der Entwicklung nachhaltiger digital gestützte Lehrformate für die Geographie.Die Wirksamkeit wird durch Selbsteinschätzungen der Studierenden (Pre- und Post-Surveys), qualitative Interviews und kontinuierliches Feedback evaluiert. Die Ergebnisse des Projekts werden in offenen Lernmaterialien (OER), einer Publikation und Fachkonferenz verbreitet.
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KI-basiertes Feedback in simulierten Lernsettings
Aktuelle Machine-Learning-Ansätze sollen entwickelt werden, um menschliches Verhalten in ausgewählten Kommunikationssituationen anhand definierter Kriterien objektiv und reliabel zu erfassen. Aufbauend auf umfangreichen Vorarbeiten wurde ein Machine-Learning-Algorithmus weiterentwickelt, der Mimik im Hinblick auf definierte Kriterien auswertet. Studierende erhalten darauf basierend automatisiertes, KI-gestütztes Feedback zu ihrem kommunikativen Verhalten in digital angereicherten Präsenzsettings (z. B. Arzt-Patienten- oder Beratungsgespräche). Der Mehrwert liegt insbesondere in höherer Objektivität und Skalierbarkeit gegenüber rein menschlichem Feedback. Der Ansatz wurde pilotiert und auf die Grundschulpädagogik ausgeweitet. Für Eltern-LehrerInnen-Gespräche wurde ein strukturierender Leitfaden entwickelt, der als Grundlage für KI-gestützte Avatare als Gesprächspartner dient.
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Studentische Partizipation: Eine demokratie-, organisations- und lerntheoretische Standortbestimmung
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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