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Soziale Arbeit - interdisziplinär

Soziale Arbeit ist heute in vielen gesellschaftlichen Konfliktfeldern als Brückenbauerin gefragt zwischen Kulturen und Religionen, zwischen Generationen, sozialen Milieus sowie in neuen medialen und digitalen Welten. Die Theologische Hochschule Reutlingen hat deshalb einen Studiengang mit einem neuen Profil entwickelt: „Soziale Arbeit und Diakonie“. Die Lehrenden bekommen Zeit, sich in interdisziplinären Teams auszutauschen und ihre Lehre innovativ zu entwickeln besonders in den Feldern: • interkulturelle Kompetenz und religiöse Sensibilität • Werteorientierung • Kompetenz in digitalen und sozialen Medien • Generationengerechtigkeit Der Kompetenzerwerb wird gestützt durch innovative Lehrformen. Die persönliche Auseinandersetzung und Aneignung wird gefördert durch kleine Semestergruppen, Begleitgespräche, Supervision und die Ermöglichung individueller Studienverläufe.

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Projekt 102053
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Konzertierte Weiterbildungen zu künstlicher Intelligenz in der Hochschullehre 2024 - Nordrhein-Westfalen

[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]

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Maßnahme 100376
Maßnahme

Entwicklung des Stud.IP-Plugins „coLearn!“

Das Lernen in Kleingruppen bietet hervorragende Möglichkeiten zur Förderung studentischen Lernens. coLearn!, ein Stud.IP-Plugin, das an der Universität Augsburg entwickelt wurde, unterstützt Lehrpersonen darin, Kleingruppenarbeit strukturiert zu planen und in ihren Vorlesungen, Seminaren oder Übungen umzusetzen. coLearn! bietet Lehrenden – basierend auf Erkenntnissen der empirischen Lehr-Lernforschung - die folgenden Möglichkeiten: (a) Erstellen von Aufgaben, die von Studierenden gelöst werden sollen, (b) Bildung von Kleingruppen zur Bearbeitung von Aufgaben, (c) didaktische Strukturierung der Kleingruppenkooperation durch Vergabe von Rollen, Phasen und je spezifischen Anweisungen, (d) vielfältige Möglichkeiten zur Überwachung des Kooperationsprozesses für die Lehrperson.

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Publikation 100501

GenAI-Chatbots as Debriefers: Investigating the Role Conformity and Learner Interaction in Counseling Training

Debriefing is essential for the effectiveness of simulation-based training but is generally considered resource-intensive. Generative Artificial Intelligence (GenAI)-based debriefing can be an alternative to human debriefers. However, there is no research yet whether GenAI chatbots can take up this role and how learners react to them. This paper presents a qualitative analysis of a debriefing following a counseling training conducted in Virtual Reality (VR) with the support of a GenAI chatbot. The debriefing helped students to analyze their experiences and application of consulting techniques. The analysis of the chatlogs (n = 22) are focused on the role conformity of the bot and the students’ ability to reflect their behavior within VR. The results revealed the chatbot’s strong role conformity but also its tendency for overly complimentary answers. However, this bias does not seem to influence students’ self-reflection. Instead, they maintained a self-critical attitude. Future research on AI-assisted debriefing could expand on these findings in related areas.

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