
WO-T-UM für adaptive digitalisierte Lehre
Traditionelle Lehrformate an Hochschulen arbeiten meist nach dem "Catch-All-Prinzip" und zeichnen sich durch ein geringen Grad an inhaltlicher und mediendidaktischer Vielfalt aus. Obwohl ein hoher Grad an (medialer-) Vielfalt ein Qualitätskriterium (digitaler) Hochschullehre darstellt, fokussiert sich das Lernmaterial der meisten Lehrveranstaltungen auf ein mittleres Kompexitäts- und Abstraktionsniveau und bietet Materialien meist in einheitlicher Form an. Das Projekt WOTUM (Write Once Transfer Use Multiple) zielt darauf ab, die Vielfalt und individuellen Bedürfnisse von Studierenden durch adaptive, digitalisierte Lehr- und Lernmatarialen zu adressieren. Angelehnt an das Prinzip des Multi-Channelings der Werbeindustrie sollen Lehrinhalte nur einmal erstellt werden müssen. Mithilfe einer Lehrmaterial-Datenbank und (teils KI-basierter) Technologien, werden diese dann teilautomatisiert an verschiedene Bedürfnissen der Studierenden angepasst. Dabei soll eine prototypische Systemumgebung geschaffen werden, die zeigt, welche digitalen Formate und Systeme am besten die Diversität in der Hochschullehre unterstützen können. Gleichzeitig soll der Aufwand für die Erstellung und Pflege der Lehrinhalte signifikant reduziert werden. Dies ermöglicht Lehrenden, den Anforderungen einer modernen, inklusiven Hochschullehre im Alltag gerecht zu werden und erleichtert die Gestaltung von Lehrinhalten, die den individuellen Bedürfnissen und Fähigkeiten der Studierenden Rechnung tragen.
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KI-unterstütze Programmierübung
In technischen Lehrveranstaltungen werden Übungen häufig in Form von Programmieraufgaben durchgeführt. Zum einen, weil die Softwareentwicklung das größte Innovationspotenzial von technischen Systemen aufweist und zum anderen die Lehre möglichst anwendungsorientiert sein soll. Die selbstständige Bearbeitung der Aufgaben wird durch Tutoren unterstützt, sodass die Unterstützung mit der Anzahl der Tutoren skaliert. In der universitären Lehre zeigt sich, dass die finanziellen Lehremittel begrenzt sind, sodass nur eine geringe Anzahl an Tutoren zur Verfügung steht. Deshalb verfolgt die vorliegende Projektidee die Entwicklung eines KI-Systems, dass die Programmierergebnisse der Studierenden analysiert und entsprechend der identifizierten Fehler Hinweise gibt. Grundlegende Probleme und häufige Fragen der Studierenden sollen so mithilfe von Maschinellen Lernen geklärt werden, ohne den Einsatz eines Tutors. Die Tutoren können sich dann vor allem auf individuelle Fragestellungen bzw. auf Studierende mit größerem Unterstützungsbedarf konzentrieren. Darüber hinaus bietet eine KI-unterstützte Programmierübung das Potenzial, dass Studierende auch außerhalb der Präsenzzeit Unterstützung erhalten.
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Umstrukturierung der Software-Architektur
"Durch die Umstrukturierung der Software-Architektur und den Wechsel der Programmiersprache von Matlab® auf den Open-Source-Code Python konnte eine Verringerung des Programmieraufwandes sowie eine Verbesserung der grafischen Oberfläche und der Bedienbarkeit erzielt werden."
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Putting ICAP to the test: how technology-enhanced learning activities are related to cognitive and affective-motivational learning outcomes in higher education
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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