Smart Sustainability Simulation Game
Durch den technologischen Wandel und die zunehmende Bedeutung von Data Analytics und KI, wird das Anforderungsprofil von Unternehmen an Absolvent:innen als Fach- und Führungskräfte zunehmend interdisziplinär. Das Smart Sustainability Simulation Game (S3G) bereitet Studierende auf genau dieses Anforderungsprofil vor, indem es techno-ökonomische Kompetenzen im Kontext der Digitalisierung und Transformation industrieller Wertschöpfungsketten hin zu ökonomischer, ökologischer und sozialer Nachhaltigkeit vermittelt. S3G wird als ein interaktives Planspiel mit Teamarbeit, Gamification- und Wettbewerbselementen konzipiert, im Rahmen dessen Studierende in berufsfeldbezogene Rollen schlüpfen und authentische Anforderungssituationen bewältigen. Dabei durchlaufen sie Stufen einer Kreislaufwirtschaft (z.B. Rohstoffgewinnung, Produktion, Handel, Konsum/Nutzung, Recycling/Reuse). Auf jeder Stufe finden sie Aufgaben vor, für die sie im Sinne des problembasierten Lernens Lösungen erarbeiten. Sie müssen Entscheidungen über geeignete Maßnahmen treffen, im Spiel umsetzen und reflektieren. Insgesamt schafft S3G ein interdisziplinäres Angebot für projektbasiertes Lernen, welches selbstgesteuertes und aktives Lernen fördert.
Auf einen Blick
Kontakt
Das könnte Sie auch interessieren
Multisensory in Dialogue and Artistic Practice
Künstlerische Praxen zeigen, dass körperlich-sensorische Interaktionen für multisensorische Reflexivität entscheidend sind. Kunsthochschulen verfügen über eine umfassende Expertise in der Vermittlung solcher Prozesse und können durch experimentelle Erprobungen in digitalen Räumen die Lehrkommunikation verbessern. Die Virtual Community of Practice (vCoP) der Universität der Künste Berlin und der Folkwang Universität der Künste kollaboriert in Peripatetic Spaces, die sich in einem gemeinsamen Extended Educational Environment (EEE) verbinden, räumlich schwebend, weder rein virtuell noch rein physisch, zeitlich unbegrenzt. Dies ermöglicht komplexe Formen des Zusammenarbeitens. In hybriden, KI-gestützten und immersiven Umgebungen wird untersucht, wie künstlerische Prozesse digital so gestaltet werden, dass innovatives und empathisches Denken sowie reflexives Handeln gefördert werden. Der Ansatz verbessert die Lehr- und Lernlandschaft, die Lehrkommunikation und entwickelt digitale Tools weiter. Die Wirkungen betreffen auch komplexe Fragestellungen außerhalb der Lehre und bieten Transferpotenzial: Neue digitale Kommunikations- und Innovationsmethoden bereichern Kulturen der empathischen Begegnung; Arbeitsweisen in der Hochschullehre wissenschaftlicher und künstlerischer Fächer sowie in nicht-künstlerischen Berufen können nachhaltig innoviert werden.
Projekt anzeigen
Fertigung Versuchsaufbau-Komponenten mit 3D-Druck
Durch 3D-Druck konnten spezifische Komponenten bedarfsgerecht konstruiert und gefertigt werden, wodurch sich zeitintensive Entwicklungszyklen (Recherche, Beschaffung, Prüfung, Anpassung) deutlich verkürzten. Ein weiterer Vorteil des 3D-Drucks liegt darin, dass Anpassungen auf Basis bestehender Konstruktionsdaten schnell eingearbeitet oder defekte Teile bei Bedarf schnell ersetzt werden konnten.
Maßnahme anzeigen
Too Positive to Be True? Sentiment Analysis of AI-Guided vs. Human-Led Debriefings in Virtual Reality Counseling Training
Debriefings are a crucial component of simulation-based learning, as they allow participants to critically reflect on their performance and translate experiences into knowledge. With the rise of artificial intelligence (AI), large language models (LLMs) are increasingly being explored as conversational agents in debriefings. However, concerns have been raised that AI debriefers may display sycophantic tendencies, characterized by overly positive sentiment and a lack of critical feedback. Such tendencies could affect learners' self-evaluations. In this study, 45 university students participated in a virtual reality (VR) counseling simulation, followed by either an AI-guided or a human-led debriefing. Sentiment analysis of 958 debriefing statements (350 AI, 608 human) was conducted using a German sentiment classification model. Results show that AI debriefers expressed significantly more positive sentiment and substantially fewer negative statements compared to human debriefers, corroborating the assumption of a sycophancy effect. However, sentiment was not found to predict self-rated counseling competence or self-efficacy. While AI debriefers provide consistent encouragement, their lack of critical feedback raises questions about their long-term effectiveness for professional skill development. Future research should explore hybrid approaches that combine AI scalability with human expertise in constructive reflection.
Publikation anzeigen