Hybride Bausteine für immersive Lehrlabore
Lehrlabore sind ein elementarer Bestandteil in natur- und ingenieurwissenschaftlichen Studiengängen. Die Studierenden verbinden dort ihre theoretischen Kenntnisse mit praktischen Fähigkeiten. Herausforderungen im Studienalltag sind die enge Taktung, die Vorbereitung ohne Laborumgebung sowie die beschränkte Wiederholbarkeit. Dazu verlangen Studierende oder Dozierende mit längerfristigen Erkrankungen und der steigende Bedarf an berufsbegleitender Weiterbildung nach digitalen Lösungen. Bisher existieren jedoch kaum didaktische und technische Konzepte, die ähnliche Lern-, Erfolgs- und Interaktionserlebnisse in digitaler Form ermöglichen. Im Projekt "Hybricks" sollen erstmals Bausteine auf Basis moderner KI-Technologie entwickelt und bereitgestellt werden, die immersive, digitale Zwillinge neuer und vorhandener Lehrlabore erlauben. Mittels neuer KI-Verfahren wie Neural Radiance Fields (NeRF) oder Gaussian Splattings im Zusammenspiel mit frei verfügbaren 3D-Engines werden soziale und technische Interaktionsmethoden sowie Hardware- und Softwaretools entwickelt und bereitgestellt, die eine realitätstreue Umsetzung von online- und hybriden Laborversuchen erlauben. Die Bausteine werden am Beispiel eines vorhandenen und eines neu zu konzipierenden Medizintechnik-Labors entwickelt. Zur Validierung und Evaluation erfolgt ein Vergleich mit dem Präsenzlabor. Methoden und Werkzeuge werden als Open Source veröffentlicht.
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Interaktiver Strahlenschutz mit VR
Die sichere Anwendung ionisierender Strahlung in der Medizin erfordert ein fundiertes Verständnis physikalischer Wechselwirkungen ein Thema, das in der Ausbildung häufig abstrakt bleibt. Das Projekt entwickelt eine VR-gestützte Lernplattform, die Strahlenschutz durch interaktive, immersive Szenarien anschaulich und praxisnah vermittelt. Nutzer:innen können virtuelle Strahlenquellen erkunden, die Effekte ionisierender Strahlung auf biologisches Gewebe (z. B. DNA-Schäden) beobachten und Schutzmaßnahmen (z. B. Bleiglas) in realitätsnahen Szenarien simulieren.In der Simulation lassen sich Abläufe am Linearbeschleuniger, im CT oder in der interventionellen Radiologie praxisnah nachvollziehen inklusive sicherheitsrelevanter Aspekte und möglicher Fehlerquellen. So können auch risikobehaftete Situationen gefahrlos trainiert werden.Ein zentrales Element ist das KI-gestützte Feedbacksystem. Es analysiert das Nutzerverhalten in der Lernumgebung, erkennt individuelle Lernmuster und gibt gezielte Rückmeldungen zu Verständnislücken. Adaptive Lernpfade ermöglichen eine individuelle Förderung und unterstützen die nachhaltige Verankerung von Sicherheitswissen.Didaktisch orientiert sich das Projekt am Prinzip des forschenden Lernens: Studierende sind aktiv in Entwicklung, Umsetzung und Evaluation eingebunden und tragen zur Gestaltung innovativer Lehrformate bei. Das Projekt leistet einen Beitrag zur Modernisierung der Strahlenschutzlehre durch digitale und partizipative Innovation.
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