Künstliche Intelligenz für Lehren und Prüfen
Künstliche Intelligenz (KI) bietet Möglichkeiten, Lehrende bei ihren pädagogischen Aufgaben zu unterstützen. Ebenso bietet es Potentiale für Lernende, KI als Hilfsmittel nutzen können. Demgegenüber gibt es inhaltliche, organisatorische, technische und auch rechtliche Herausforderungen. Das Vorhaben KI4Edu hat zum Ziel Lösungsansätze für die aktuellen Herausforderungen zu erarbeiten. Wichtig dabei ist die Rollen und erforderlichen Kompetenzen bei Lehrenden und Lernenden zu überprüfen und neu zu definieren. Dabei stehen die Interaktion und Zusammenarbeit zwischen Lehrenden und Lernenden innerhalb der Lehre im Mittelpunkt. Dazu werden Lehr-/Lernprozesse wie auch Prüfungen unter Berücksichtigung von Methoden der KI - insb. zur Förderung von Digital Literacy/Data Literacy/AI Literacy - weiterentwickelt. Der fachliche Schwerpunkt liegt zwar auf Fächern des Bauwesens, die Methodik zur Implementierung von KI in die Lehre sollen jedoch übertragbar auf andere Fächer sein.
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Python für fast alle
Das Projekt verknüpft den inhaltlichen Fokus der Einführung eines breiten Adressatenkreises unter Studierenden verschiedener Studiengänge in eine verbreitete Programmiersprache mit einem innovativen strukturellen Ansatz. Dabei werden Pflichtveranstaltungen im sog. Nebenfachbereich, die von vielen, oft stark ausgelasteten Studierenden häufig eher als Last denn als Gewinn betrachtet werden, durch Wahlmöglichkeiten und Sinngebung für die Studierenden weiterentwickelt. Den Rahmen bieten i.d.R. verpflichtende Physik-Praktika, die Studierende vieler Studiengänge in ihrer mathematisch-naturwissenschaftlichen Grundausbildung in den Anfangssemestern besuchen müssen. Im Projekt wird anhand der Programmierung mit Python gezeigt, wie unter Berücksichtigung motivationspsychologischer Basiserkenntnisse eine solche Pflicht-Lehrveranstaltung im Nebenfach-Bereich so angereichert wird, dass Studierende darin wertvolle überfachliche Fähigkeiten erwerben und trainieren können. Es werden drei verschiedene Angebots-Bausteine entwickelt, die später im Lehrbetrieb durch die Studierenden optional wählbar sind. Hierzu zählen auch fächerübergreifende Mini-Projekte zum niederschwelligen Üben elementarer Programmierkenntnisse anhand von Themen aus einem durch die Studierenden festgelegten Pool. Weitere Arbeitspakete adressieren die Entwicklung geeigneter Evaluationsinstrumente und deren Einsatz, den Transfer der Ergebnisse auch an andere Hochschulen und die Sicherstellung ihrer nachhaltigen Nutzbarkeit.
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Infomaterialerstellung von Studierenden für die „Digital Feedback Map“ (DFM)
Studierende erstellen im Seminar „Digital Feedback Methods“ Material (Manuals und Videos) zur Nutzung verschiedener digitaler Feedbackmethoden, die die bisherigen Inhalte der „Digital Feedback Map“ (DFM) ergänzen sollen. [Anm. StIL: Diese Maßnahme wurde in einer Vorgängerversion der Abfrage dokumentiert. Bei der Übertragung auf das aktuelle Format kann es vorkommen, dass die Antworten nicht hundertprozentig zur Frage passen.]
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PyRope – Ein codebasierter Ansatz für E-Assessment in MINT-Fächern
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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