
Multimediale Lehr-Lern-Loop-Methode in der Fertigungsmesstechnik
Fertigungsmesstechnik ist geprägt von vielen Themen, z. B. Messgeräte, Messmethoden und Messdatenauswertung und gleichzeitig auch vom Umgang mit technischen Zeichnungen. Der rasante Wandel in der Ausbildung hin zu digitalen Lehr-Lern-Methoden in den letzten Jahren große brachte Herausforderungen mit sich, u. a. bei der Kommunikation sowie Interaktion zwischen Lehrenden und Lernenden. Vor diesem Hintergrund ist das Ziel des Projektes die Entwicklung einer multimedialen Lehr-Lern-Loop-Methode in der Fertigungsmesstechnik. Wissenselemente sollen als Blended-Learning-Szenario in einer Lernplattform mit definierten Regelkreisen (Loops) zwischen Wissensstand, Lernerfolg, Kursauswahl, Fortschrittskontrolle sowie Motivation umgesetzt werden. Als innovatives Element wird ein E-Tutor entwickelt, der die Interaktion zwischen den Beteiligten und den Transfer zu nachhaltig anwendbarem Wissen fördert. Der E-Tutor soll als Assistent z. B. den Aufbau des Kurses erklären, Fortschritte melden, mit Minigames motivieren, Videos empfehlen, für Wiederholungen animieren und Punkte für das Erreichen der Qualifikationsziele sammeln. Neben der reinen Wissensvermittlung wird dabei die selbstverantwortliche, gemeinschaftliche und konstruktive Arbeitsweise der Studierenden beim Kompetenzerwerb im Vordergrund stehen. Das Projekt wird als Kooperation zwischen der Professur Fertigungsmesstechnik an der TU Chemnitz und dem Institut für Mittelstandskooperation der Hochschule Mittweida (MIKOMI) realisiert.
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Future Skills Applied
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Digitale Lernkompetenz: Nano-Degrees - Entwicklung flexibler Zertifizierungsformate für Future Skills
Die Maßnahme entwickelt ein modulares Nano-Degree-System zur flexiblen Zertifizierung von Future Skills, das individuelle Lernpfade und Anrechnung auf das Studium ermöglicht. Aufgrund von Durchführbarkeits- und Akkreditierungsherausforderungen erfolgt die Umsetzung kleinschrittig durch das Pilotprojekt "AI Leadership" mit innovativen digitalen Prüfungsformaten. Studierende erwerben dabei KI-Kompetenzen durch modulare Selbstlerneinheiten mit Self- und Peer-Assessment-Verfahren
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Enhancing Student-Centered Learning Environments: A Data-Driven Approach to Hybrid Lecture Room Classification and Resource Allocation
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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