Einfach Gruppen bilden – Das Matching-Plugin in Stud.IP
Auf einen Blick
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Entwicklung innovativer Lehr- und Lernumgebungen an der Technischen Universität Bergakademie Freiberg im Rahmen der Virtuellen Fakultät
Digitale Formate werden an der Technischen Universität Bergakademie Freiberg seit gut einem Jahrzehnt erprobt und implementiert, mit dem Ziel die Präsenzlehre sinnvoll zu ergänzen. In den letzten Semestern hat sich die Lehre aufgrund der Corona-Pandemie nahezu ausschließlich in den digitalen Raum verlagert. Sowohl das Angebot an Online-Inhalten als auch die digitalen Kompetenzen der Lehrenden sind rapide gewachsen. Die Universität hat in dieser Entwicklung die Chance erkannt, ihre virtuelle Lehre weiterzuentwickeln, um flexible, interaktive und individuelle Lernumgebungen zu entwickeln. Ziel des Projekts ist es, das virtuelle Lehr- und Lernangebot auf Basis methodischer und didaktischer Ansätze zu erweitern, zu modernisieren und im Rahmen der Virtuellen Fakultät bereitzustellen sowie für neue Zielgruppen zu öffnen. Auch die einzigartigen geo- natur- und ingenieurwiss. Lehrsammlungen, wie z.B. die der Paläontologie und die der Mineralogie, sollen virtuell zugänglich gemacht und in die digitale Lehre integriert werden. Aus dem Projekt gehen sowohl erprobte, evaluierte Konzepte und Standards für virtuelle Lehre als auch pilotierte innovative Lehr- und Lernumgebungen für eine moderne und offene digitale Lehr- und Lernkultur hervor.
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STACK Newsletter
Der vierteljährlich erscheinende STACK Newsletter im Projekt STACK Net informiert über aktuelle Entwicklungen rund um STACK – darunter Projektberichte, neue Feature, Best-Practice-Beispiele und Veranstaltungsrückblicke – und stärkt so den Austausch innerhalb der deutschsprachigen STACK-Community. Er dient als zentrales Kommunikationsformat für Vernetzung, Wissenstransfer und die Vorstellung neuer Entwicklungen. Die Abonnent:innen können sich über die STACK Connect Plattform anmelden und sind stets auf dem Laufenden.
Maßnahme anzeigen
Bot or Not? Differences in Cognitive Load Between Human- and Chatbot-Led Post-Simulation Debriefings
Understanding how different debriefing formats impact learner’s cognitive load is crucial for designing effective post-simulation reflection activities. This paper examines cognitive load after post-simulation debriefings facilitated either by a human instructor or a generative AI Chatbot. In a controlled study with N = 45 educational science students, 23 participants engaged in a lecturer-facilitated debriefing, while 22 completed a chatbot-guided session. Cognitive load was assessed across intrinsic, extraneous, and germane dimensions. Results revealed no statistically significant differences between the two debriefing methods. Future research should examine AI-led debriefings with larger samples and employ complementary measures of cognitive load to provide a more comprehensive understanding.
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