
Modelle und Algorithmen in der Cloud entwickeln
Simulation und Optimierung sind zentrale Bestandteile naturwissenschaftlich-technischer Studiengänge. Klassische Vorlesungs- und Übungsformate nutzen noch nicht die heutigen Möglichkeiten, Anwendungen zu integrieren und zum Selbststudium zu animieren.Die Veranstaltungen "Methoden zur Planung und Steuerung der Transportlogistik" und "Modellgestützte Analyse und Optimierung" haben das gemeinsame Ziel, dass Studierende Fähigkeiten in der Simulation und Optimierung u. a. in logistischen Systemen entwickeln. Während der Fokus in der Informatik auf methodischen Aspekten liegt, liegt er in der Logistik auf anwendungsbezogenen Inhalten.Bei der bisherigen Durchführung der Lehrveranstaltungen wurde viel Zeit für die Einarbeitung in Software benötigt und die Kooperation der Veranstaltungen fehlte.Eine cloud-basierte Plattform für die niederschwellige didaktische und methodische Integration von JupyterNotebooks soll genutzt werden, damit Studierende und Lehrende interdisziplinär an realen Anwendungsfällen arbeiten können.Durch projektbezogenes Lernen in einer Fallstudie sowie durch interdisziplinäres Lernen mit der Kooperation zwischen den Disziplinen und mit Unternehmen werden die Studierenden optimal auf ihre berufliche Praxis vorbereitet.Um dieses Projekt umzusetzen, kooperieren das Institut für Transportlogistik (ITL) der Fakultät Maschinenbau, der Lehrstuhl Modellierung und Simulation (Informatik 4) der Fakultät Informatik und das Zentrum für HochschulBildung (zhb) der TU Dortmund.
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3D-Makerspace
Das Projekt des 3D-Makerspaces an der Universität Duisburg-Essen reagiert auf die Herausforderungen im Bereich der digitalisierungsbezogenen Kompetenzen in der Lehramtsausbildung. Trotz vorangegangener Initiativen zur Integration von 3D-Technologien in die Lehre, fehlen oft Infrastruktur und Wissen für die praktische Umsetzung der Vorhaben. Ziel ist die Einrichtung eines Makerspaces, der Lehrenden und Lehramtsstudierenden ermöglicht, eigenständig 3D-Objekte zu erstellen und in die Lehre zu integrieren. Damit wollen wir die begrenzten Möglichkeiten verbessern, Technologie didaktisch sinnvoll einzusetzen und die Studierenden auf die digitale Transformation in der Schule vorbereiten. Das Hauptziel ist die nachhaltige Einrichtung des Makerspaces, begleitet von einem modularen Lehr-Lern-Raum zur Erprobung in Seminarsettings und die Verbreitung der Expertise in den Bildungswissenschaften. Maßnahmen umfassen die Bereitstellung der Hardware, begleitete Workshops für Lehrende und Studierende, sowie regelmäßige Diskussionen und Begleitforschung hinsichtlich der Nutzung. Kooperationen mit den Zentren für Hochschuldidaktik, für Lehrer*innenbildung und anderen Einrichtungen gewährleisten Sichtbarkeit und Nachhaltigkeit. Die Ergebnisse sollen in den wissenschaftlichen Diskurs der Universität einfließen, und eine nachhaltige Einbindung des Projekts in die Lehre wird angestrebt.
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Lernfeedback durch Kontrafaktische Erklärungen
Die Maßnahme adressiert die Herausforderung, dass Lernende in digitalen Lernumgebungen stark hetero-gen in ihren selbstregulierten Lernfähigkeiten (SRL) sind und herkömmliches Feedback diese Unterschiede nicht berücksichtigt. Auf Basis der SRL-Theorie wurden Anforderungen an personalisiertes Feedback abge-leitet und mit Verfahren des Maschinellen Lernens sowie Erklärbare KI (XAI) umgesetzt. Dadurch konnten Lernverhalten und individuelle Charakteristika von Studierenden erfasst und mittels kontrafaktischer Er-klärungen in handlungsleitendes Feedback übersetzt werden. Eine universitäre Lehrveranstaltung diente als Testfeld, in dem signifikante Verbesserungen bei Plattformnutzung und Prüfungsergebnissen nachge-wiesen wurden.
Maßnahme anzeigen
„Die Audio-Feedbacks waren eine totale Bereicherung.“: Direktes Feedback bei Unterrichtsvideoanalysen in der asynchronen Online-Lehre.
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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