Preventing Praxis Shock for Students and Patients
Angehende Physiotherapeut:innen sehen sich in der Praxis vor besondere Herausforderungen gestellt. Die therapeutischen Interaktionssituationen werden komplexer, insbesondere wenn Patient:innen mit Unsicherheiten aus der intensiven medizinischen Betreuung ins häusliche Umfeld zurückkehren. Vor dem Hintergrund des Innovationsbedarfs der Gesundheitsversorgung und -ausbildung in Deutschland entwickelt, implementiert und evaluiert das hiermit beantragte transdisziplinäre und partizipativ orientierte Lehrprojekt Preventing Praxis Shocks for Students and Patients (PPPS), Laufzeit 1.04.2025 31.3.2027, mit einem 360° Grad Design der Lehr-Lernforschung ein bimodales Seminarkonzept, in dem Studierende in Praxiseinsätzen die konzeptionell und digital gestützte sowie individuell an den Patient:innenbedürfnissen orientierte Therapie und Edukation erlernen. Zentrales Ziel ist, die Studierenden zu reflektierenden Praktikern auszubilden. Die Erkenntnisse aus dem Lehrprojekt PPPS werden mit einem begleitenden Steuerkreis reflektiert reflexiv validiert, für Forschung und Lehre veröffentlicht und in Good Practice Guidelines synthetisiert.
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Augmented Reality im psychologischen ASsessment
Augmented Reality (AR) ist eine in der Hochschullehre flexibel einsetzbare Technologie, die mit aktuell viel diskutierten technologischen Entwicklungen im psychologischen Assessment harmoniert. Im geplanten Projekt wird eine Konzeption für den Einsatz von AR in diesem heterogenen Lehrgebiet erarbeitet und an den personalpsychologischen Beispielen (1) kollaborative diagnostische Entscheidungen im Einstellungsinterview und (2) computerisiertes adaptives Testen kognitiver Fähigkeiten von Bewerber*innen exemplarischen erprobt und evaluiert.;Das Projekt ist auf zwei Jahre ausgelegt. Im ersten Jahr wird die Konzeption für den Einsatz von AR erarbeitet sowie Entscheidungen zur technischen Gestaltung der AR-Elemente getroffen und die Elemente vorbereitet. Im zweiten Jahr erfolgt zunächst eine Prüfung der technischen Funktionalität und eine Pilotstudie zur Verbesserung des psychologischen Nutzens der AR-Elemente. Schließlich erfolgt der Einsatz in der Hochschullehre in einer Lehrveranstaltung der psychologischen Diagnostik sowie eine Evaluationsstudie mit Studierenden auf Basis moderner Angebots-Nutzungs-Modellen für die Hochschullehre. Bei positiver Evaluation ist der verstetigte Einsatz in inhaltlich passenden Modulen wirtschaftspsychologischer und ggf. betriebswirtschaftlicher Studiengänge (Personal, Diagnostik) geplant.;
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Tio – interaktiver Chatbot zur Prüfungsgestaltung
Im Arbeitspaket „Digitale Prüfungssysteme“ bestand die Herausforderung darin, dass die Strukturen, Strategien und Prozesse der neun Verbundhochschulen stark voneinander abwichen. Deutlich zeigte sich dies bei den Prüfungsformen, unterschiedlichen Bezeichnungen und Begrifflichkeiten sowie unterschiedlichen digitalen Prüfungssystemen. Diese Heterogenität erschwerte es, einheitliche und klar strukturierte Anwendungsfälle (Use Cases) für Lehrende zu definieren und übersichtlich aufzubereiten. Nach einem intensiven Austausch über geeignete Umsetzungsmöglichkeiten wurde entschieden, sämtliche Anwendungsfälle in einem regelbasierten Chatbot abzubilden und über die Projektwebseite bereitzustellen. Tio unterstützt Lehrende dabei, das passende Prüfungsformat auszuwählen und erleichtert gleichzeitig den Zugang zu Good Practices. Dadurch erhalten auch Supportmitarbeitende und weitere Interessierte einen transparenten Einblick in die unterschiedlichen Prüfungsoptionen der bayerischen Hochschulen.
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KI-unterstützte Programmierung mittels ergebniszentrierter Fehlerklassifikation. Potenziale zur Schaffung neuer Lernräume
Programmierkenntnisse gewinnen in technischen Studiengängen zunehmend an Bedeutung. Jedoch stehen in Programmierübungen häufig zu wenige Tutor:innen zur Verfügung, die die Studierenden beim Lösen der Programmieraufgaben unterstützen. Deshalb wird ein KI-System entwickelt, das die Studierenden jederzeit und individuell beim Lösen der Programmierübungen unterstützt. Im Gegensatz zu klassischen Ansätzen analysiert das KI-System nicht den programmierten Code, sondern fokussiert sich auf die Zwischen- und Endergebnisse (z. B. erzeugte Daten, Plots). Anhand dieser gibt das KI-System Hinweise und Erklärungen, um das selbstständige Arbeiten und kritische Denken ohne Musterlösung zu fördern. Ein erster Prototyp wurde im Rahmen einer Programmierübung eingesetzt und mit positiver Resonanz evaluiert.
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