Selbstmanagementtraining PROFI
Das präventive Selbstmanagementtraining PROFI richtet sich an Lehramtsstudierende. Ziel ist es, Prokrastination bei der selbstregulierten Kompetenzentwicklung zu reduzieren und Intentionen zum Studienabbruch vorzubeugen. Um dies zu erreichen, werden Selbstreflexion und persönliche Zielsetzungen gefördert.
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OTH-Brain: Ein adaptives KI-Tutorsystem
In Einführungsveranstaltungen zur Programmierung ist die selbständige Bearbeitung von Übungsaufgaben durch Lernende essenziell. Insbesondere in hybriden Lernsettings wird während der Bearbeitung häufig jedoch nicht ausreichend individuelles Feedback gegeben, sodass zeitintensive wiederholte Anwendung falscher Strategien Frustration hervorruft. Um dem entgegenzuwirken, erproben wir in einer hybriden Programmierveranstaltung für internationale Studierende ein Konzept, das interaktive Programmieraufgaben mit einem tutoriellen KI-Assistenten verbindet. Die Kernideen des Konzepts sind:Interaktive Programmieraufgaben mit automatischem FeedbackDie Aufgaben werden mit dem System CodeRunner entwickelt, das eine automatische (formative/summative) Bewertung und sofortiges Feedback zur aktuellen Lösung ermöglicht.Fortlaufend trainierter, modulspezifischer KI-AssistentEin für die Lehrveranstaltung konfigurierter KI-Assistent wird durch ein Plugin im Lernmanagementsystem integriert und unterstützt Studierende bei der Aufgabenbearbeitung. Das dahinterliegende Modell wird mit stetiger Nutzung feinjustiert.Analyse der Konversationsdaten zur kontinuierlichen Verbesserung der AufgabenDie anonymisierten Anfragen an den Assistenten werden aufgabenspezifisch analysiert. Dadurch können Aufgaben gezielt verbessert werden.Begleitendes Projektseminar "BrainLab AI4Peers"Studierende des Studiengangs "KI" gestalten und entwickeln den KI-Tutor im Rahmen eines Projektseminars aktiv mit.
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Auswertung von Studienverlaufsdaten
Zur Überprüfung der Frage, inwieweit die Wahl von Modulreihenfolgen einen Erklärungsgehalt auf den Studienerfolg haben wurden Studienverläufe von Absolventinnen und Absolventen analysiert. Würden sich aus der Reihenfolge bei der Wahl von Modulen signifikante Erkenntnisse ermitteln lassen, dann könnten diese in einem digitalen Studienassistenten berücksichtigt werden. Konkret wurden mittels ökonometrischer Instrumente beispielsweise analysiert ob es erfolgreicher für eine Abschlussnote oder die Studiendauer ist früh im Studium spezifische Kernfächer (als notwendige Grundlage) oder Wahlmodule (als Motivation) zu belegen?“, „Ziel ist es, durch Aufdeckung erfolgreicher Strategien, Studierenden Vorschläge zur effizienten und effektiven Studienplanung an die Hand zu geben, um den erfolgreichen Studienverlauf zu unterstützen. Als weiteres Ziel sollen die Daten auch zur Optimierung der des Studiums von organisationaler Seite aus genutzt werden, um das Design des Studiengangs zu überdenken und
Maßnahme anzeigen
XR_Bildungs- und Beteiligungs-Metaverse. Virtuelle Lehr- und Lernzukünfte für die Stadt- und Raumplanung [1]
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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