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Entwicklung, Umsetzung und Integration hybrider Lehr-/Lern-Szenarien

In der Corona-Pandemie sind Studierende mit der Umstellung auf digitale Lehrformate überwiegend zufrieden. Sie berichten aber auch über mangelnde Motivation und Probleme bei der Selbststeuerung von Lernaktivitäten, die sie mit eingeschränkten Kommunikationsmöglichkeiten mit Mitstudierenden und Lehrenden begründen. Das Vorhaben greift diesen Befund auf und widmet sich der didaktisch begründeten Verzahnung von Präsenzlehre und digitaler Lehre in hybriden Formaten. Herausragende Merkmale des Vorhabens: • Fokus auf adaptive digitale Lernmöglichkeiten in fachlichen Kernbereichen. • Hochschuldidaktisch fundierte Konzeption und Realisierung der hybriden Formate. • Integration der Formate in die vorhandenen Curricula. Es werden drei Best-Practice-Projekte und zwei Querschnittsprojekte durchgeführt: Die Best-Practices unterstützen in unterschiedlichen Fächern die Vermittlung grundlegenden Fachwissens und damit die Voraussetzungen weiteres fachliches Lernen. Das erste Querschnittsprojekt baut für alle Lehramtsstudierenden einen virtuellen Ort der professionsbezogenen Identifikation und Kommunikation auf; das zweite entwickelt und implementiert ein universitätsweites Weiterbildungsprogramm zur Vermittlung digitaler Kompetenzen für Lehrende.

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Easy Tutor - KI-gestütztes intelligentes Tutorensystem zur einfachen Erstellung und automatischen Korrektur komplexer E-Learning-Aufgaben

Sogenannte intelligente Tutorensystem (ITS) erlauben, komplexere Aufgaben automatisiert zu korrigieren und zu bewerten. Diese vergleichen die Abgaben der Studierenden häufig mit einem Pool an Musterlösungen der Dozierenden oder basieren auf sehr vielen Regeln. Somit ist das Feedback an die Studierenden entweder eingeschränkt oder die Erstellung ist für die Dozierenden zu zeitaufwändig. Ziel des Projektes „Easy Tutor – KI-gestütztes intelligentes Tutorensystem zur einfachen Erstellung und automatischen Korrektur komplexer E-Learning-Aufgaben“ ist es, dass Studierende hilfreiches Feedback erhalten, ohne dass Dozierende einen erhöhten Aufwand haben. Erstellt wird ein selbstlernendes System, das mit der Zeit von allein immer besser darin wird, Studierenden intelligentes Feedback zu deren Lösungen zu geben an-statt lediglich auf vorgefertigtes Feedback zurückzugreifen. Darüber hinaus wird die Aufgabenerstellung für die Dozierenden vereinfacht. Mithilfe von neuen Data-Mining-Methoden und künstlicher Intelligenz werden vorliegende Studierenden-Lösungen analysiert. So soll zukünftig möglich sein, dass das System automatisch Hilfestellungen an Studierende geben kann. Zum Beispiel können richtige Studierendenabgaben, welche nicht der Musterlösung der Dozierenden entsprechen, genutzt werden, um das System selbstständig und ohne Eingriffe der Dozierenden dazulernen zu lassen.

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