Distanz-Labore in der MINT-Ausbildung
Ausgehend von den Erfahrungen der ortsungebundenen Anwendung digitaler Tools (z.B. Virtual Machines) in Laborveranstaltungen zur Programmierung und Data Science soll mit dem beantragten Vorhaben DistLab nunmehr die ortsungebundene, digitale Durchführung von Laborveranstaltungen in Laboren mit kostenintensiver Geräteausstattung erprobt werden. Laborveranstaltungen sind vor allem in ingenieur- und naturwissenschaftlichen Studiengängen ein immanent wichtiger, curricular verankerter Bestandteil. Die Digitalisierung bzw. Virtualisierung von Laborveranstaltungen bieten Chancen für Studierende, Labore auch außerhalb der regulären Lehrzeiten und damit in größerem Umfang und zeitlich flexibel verfügbar zu machen. Im Rahmen des DistLab-Projekts soll eine zentral gehostete Infrastruktur zur Nutzung von Laboren in hybrider (Programmierung und Steuerung von Systemen über das Netz) und rein virtueller Form entwickelt und evaluiert werden. Ziel ist eine weit skalierbare und einfach instanzierbare Lösung, die Schwächen anderer Ansätze wie bspw. den Fokus auf einzelne Experimente vermeidet, zur Abnahme von Prüfungsleistungen geeignet und in die Online-Lehrsysteme der Hochschule integriert ist.
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Adaptives Feedback für klinische Kompetenzen
Studierende benötigen adaptive und individuelle Unterstützung beim Erwerb komplexer Kompetenzen, die sie nach Abschluss des Studiums selbständig im Berufsalltag anwenden können müssen. Für die Humanmedizin ist ein wichtiges Beispiel die Visitenkompetenz. Feedback ist eine effektive Methode zur Förderung komplexer arbeitsplatzbezogener Kompetenzen (sog. Entrustable Professional Activities, EPA) sowohl in Simulationsumgebungen als auch in Real-World-Szenarien mit Patientinnen und Patienten. Individuelles und qualitativ hochwertiges Feedback steht im Lernalltag aber häufig nicht ausreichend zur Verfügung, da Dozierende quantitativ und Peers qualitativ limitiert ist. AIdaptive unterstützt Studierende und Feedbackgebende beim Erwerb von Visitenkompetenz in drei Stufen: (1) Studierende trainieren am Computer Handlungswissen mit leitlininienbasierten, AI-adaptierten Visitenfällen und erhalten AI-generiertes Feedback. (2) Studierenden trainieren im Simulationszentrum in Rollenspielen Visitenkompetenz. Das Peer-Feedback wird durch AI-generierte Feedbackvorschläge unterstützt. (3) Studierende bereiten sich im Praxiseinsatz (Blockpraktikum, Famulatur, Praktisches Jahr) auf patientenindividuelle Visiten mit dem AI-basierten Visitentrainer vor. AIdaptive wird ins Pflichtcurriculum der Fakultät implementiert und anderen Fakultäten zur Verfügung gestellt. Nach Projektabschluss kann AIdaptive auf andere EPAs der Medizin und ggf. auch anderer Fächer erweitert werden.;;
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Kommunikationsstrukturen im Projektteam
In interdisziplinären Hochschulentwicklungsprojekten treffen Mitarbeitende aus unterschiedlichen Arbeitskulturen aufeinander. Lehrstühle, Abteilungen und Fachbereiche haben jeweils eigene Kommunikationsgewohnheiten sozialisiert – von regelmäßigen Jour Fixes bis hin zu rein anlassbezogenen Mail-Abstimmungen. Diese Unterschiede können die Zusammenarbeit belasten, wenn sie nicht bewusst adressiert werden. Die Maßnahme beschreibt, wie Projektkoordinator:innen diese Unterschiede erkennen und darauf aufbauend eine passgenaue Kommunikationsstrategie entwickeln. In kleinen Teams geschieht dies durch aktives Erkunden der Bedürfnisse; in Großprojekten eher durch Fingerspitzengefühl bei der Strukturgestaltung. Ziel ist es, einen Rahmen zu schaffen, der möglichst wenig Reibung produziert und gleichzeitig den Projektanforderungen gerecht wird.
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Explanatory machine learning for sequential human teaching
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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