Erfahrungswissen weitergeben - intergenerativ lernen
Es braucht ein ganzes Dorf, um ein Kind zu erziehen. Um diesen Gedanken auf Hochschulbildung und Förderung von Nachhaltigkeit zu übertragen, braucht es zivilgesellschaftliches Engagement und die Öffnung der Hochschule für diese Mitwirkung über alle Generationen hinweg. Seniorcoaches sind ein wertvolles Bindeglied zwischen Bildung und Berufstätigkeit. Sie sind Botschafter und Beispielgeber nachhaltigen Handelns und prägen junge Generationen, sich für Nachhaltigkeit einzusetzen und zukunftsfähige Lebensbedingungen zu entwickeln.
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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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#myfirstresearchpaper
#myfirstresearchpaper ist ein Modul- bzw. Kursangebot, welches Studierende dabei begleitet und unter-stützt, hervorragende schriftliche Ausarbeitungen (bspw. Seminar-, Projekt-, Abschlussarbeiten) im Be-reich der Wirtschaftsinformatik in wissenschaftliche Arbeitspapiere so weiterzuentwickeln, dass diese einreichungsreif für eine wissenschaftliche Tagung (bspw. European Conference on Information Systems) oder eine wissenschaftliche Zeitschrift (bspw. Business & Information Systems Engineering) sind. Aktuell werden nur wenige der hervorragenden Arbeiten von Studierenden zu wissenschaftlichen Einreichungen weiterentwickelt, wodurch potenzielles Wissen ungenutzt bleibt. #myfirstresearchpaper bietet einen Rahmen und Hilfestellungen, um es Studierenden zu vereinfachen ihre im Studium erzielten wissenschaftlichen Erkenntnisse einem breiten wissenschaftlichen Publikum zugänglich zu machen. Gleichzeitig werden damit auch Studierende an die Wirtschaftsinformatik-Community herangeführt.
Maßnahme anzeigen
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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