Künstliche Intelligenz für Lehrkräfte : eine fachliche Einführung mit didaktischen Hinweisen
Auf einen Blick
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Reallabore zu nachhaltigen Bauweisen
Die Herausforderungen im Bausektor aufgrund des Klimawandels und zunehmender Ressourcenknappheit verdeutlichen, dass nicht nur das Planen und Bauen, sondern auch die Lehre angepasst werden muss. Lehrformaten, die reale Fragestellungen thematisieren und kooperative Arbeitsprozesse zusammen mit Expert:innen außerhalb der Hochschule ermöglichen, kommen dabei besondere Bedeutung zu. ReLAB zielt darauf ab, forschendes Lernen in Reallaboren anhand aktueller Hochbauthemen und in kooperativer Zusammenarbeit zwischen Studierenden der Fakultät Architektur, Bau und Umwelt, Lehrenden und inter- und transdisziplinären hochschulexternen Akteur:innen zu erproben. Wissenschaftliche Fragestellungen werden in Reallaboren mit der komplexen Lebenswelt konfrontiert. Wesentliche Grundlage dafür ist, dass nachhaltige Bauweisen nicht nur technische und räumliche, sondern auch soziale Innovationen erfordern. In verschiedenen Lehrformaten werden Studierende in Forschungsprozesse einbezogen und lernen, sich disziplinübergreifenden wissenschaftlichen Themen im Bereich nachhaltiger Bauweisen zu widmen. In inter- und transdisziplinären Lehr-Lern-Szenarien werden durch transformatives Experimentieren mehrdimensionale Lösungsansätze erarbeitet. ReLAB bietet Lehrenden und Studierenden dafür ein Umfeld, in dem neue Prozesse des partizipativen Denkens und Machens zusammen mit externen Akteur:innen angestoßen sowie Ideen und Konzepte kontinuierlich diskutiert und in der Stadtgesellschaft sichtbar gemacht werden.
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Fallstudienkurs Controlling Analytics Challenge
Studierende werden in die Programmiersprache R eingeführt und lernen anhand von Lernvideos und praktischen Übungen in einer Cloud-Umgebung Grundlagen und vertiefende Inhalte von Data Analytics mit Controlling-Bezug, etwa zur Regression oder Klassifikation. Die selbstständige Bearbeitung praxisnaher Fallstudien wird durch Online-Coachings begleitet. Ein entweder studentisches oder KI-gestütztes Peer Review ermöglicht den Studierenden eine Qualitätsverbesserung und simuliert zugleich den Begutachtungsprozess wissenschaftlicher Veröffentlichungen. Abschließend erstellen die Studierenden Präsentationen zu ihren Fallstudien und reichen diese als Video ein. Eine Jury aus Kursbetreuern und Unternehmensvertretern als Kooperationspartner wählen daraus die drei besten Teams aus, die in einer Abschlussveranstaltung in einem Wettbewerbsformat ihre Lösungen vorstellen und verteidigen. Die Jury zeichnet daraus unter Einbezug eines Studierenden-Votings die überzeugendste Lösung mit einem Preis aus.
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Konzept und Durchführung von ingenieurwissenschaftlichen Onlinepraktika mit feedbackbasiertem E-Assessment
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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