Geostatistische Grundlagenbildung ko-kreativ
Die Auseinandersetzung mit aktuellen globalen Herausforderungen, wie Klimawandel und Ressourcenknappheit, führt zu einem exponentiellen Anstieg des Datenvolumens. Parallel dazu entwickeln sich neue Methoden und Algorithmen zur Datenauswertung rasant weiter. Für Geowissenschaftler:innen in Forschung, Lehre und außeruniversitären Berufsfeldern gehört der Umgang mit Big Data, Open Data und KI daher bereits zum täglichen Handwerk. Das Projekt „Geostatistische Grundlagenbildung ko-kreativ“ (GeoStat) nimmt sich dieser Herausforderung an und will neue Wege in der Ausbildung von Statistik-Kompetenzen gehen. In einem ko-kreativen Prozess arbeiten Studierende, Lehrende und Hochschuldidaktiker:innen eng zusammen, um die Bedürfnisse der Studierenden besser zu verstehen und diese in der Weiterentwicklung der Statistik-Lehre stärker zu berücksichtigen. Zentrale Anliegen sind die Identifizierung häufiger Lernhürden, die Bereitstellung angemessener Bewältigungsstrategien und die Unterstützung selbstgesteuerter Lernprozesse. Die Arbeit im Projekt oerientiert sich am iterativ-zyklischen Ansatz des Design-Based Research, wobei der Fokus auf der evidenzbasierten Entwicklung und formativen Evaluation praxisorientierter Lösungen liegt. Das Projekt wird von April 2025 bis März 2027 durch die Stiftung Innovation in der Hochschullehre gefördert. Die Ergebnisse werden begleitend dokumentiert und veröffentlicht.
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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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Gestaltung mobiler Interaktions- und Infoformate
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Using digital technology to promote higher education learning: The importance of different learning activities and their relations to learning outcomes
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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