
GET Space - Growth of Education & Technology for Space
Das Projektvorhaben knüpft an das aktuelle Thema der Europäischen Raumfahrtagentur ESA sowie der EU (Future Space Ecosystem) zur Vermeidung von Weltraumschrott für einen nachhaltig nutzbaren Orbit an. GETSpace beinhaltet eine interdisziplinäre Projektarbeit zur Vernetzung von Studierenden und der gemeinsamen Erarbeitung einer nachhaltigen Satellitenmission zur Beseitigung von Weltraumschrott sowie der Mitgestaltung und Durchführung begleitender Workshops mit MINT-Bezug an Schulen. Im Rahmen von Vorlesungen werden Studierende aus verschiedenen Lehrveranstaltungen in den Entwurf der Mission und des Systems mit eingebunden werden. In den Seminaren lernen die Studierenden nicht nur die Fachkenntnisse auf dem jeweiligen Gebiet kennen, sondern auch wie in interdisziplinärem Rahmen Projektarbeit durchgeführt wird. Darüber hinaus werden sie im Umgang mit Verantwortung und Handhabung von Konflikten im Team durch die Betreuer geschult. Am Ende der Seminararbeit soll durch die Umsetzung erster Prototypen in den Laboren des Instituts für Raumfahrtsysteme an der Universität Stuttgart auch die praktische Anwendung von Gelerntem ermöglicht werden. Raumfahrt genießt in der Öffentlichkeit den Ruf, dass nur große Akteure wie die NASA, ESA oder SpaceX beteiligt sind. Dem wollen wir mit GETSpace entgegenwirken und eine positive Wahrnehmung von MINT-Studiengängen im Allgemeinen und der Raumfahrt im Speziellen unterstützen.
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Das Projekt AI@ProSuccess verfolgt das Ziel, mithilfe von KI-gestützten Lernpfaden bestmöglich auf die individuellen Wissensstände und Lernpräferenzen von berufsbegleitend Studierenden einzugehen. Die akademische Weiterbildung von Berufstätigen verlangt besonders innovative Lernprozesse, die möglichst zeiteffizient sind und motivierend wirken. Als Nachweis für erfolgreich abgeschlossene Lerneinheiten werden Digital Badges (= virtuelle Auszeichnungen) vergeben. Im Rahmen von AI@ProSuccess soll zudem ein Studierendenprojekt ausloten, ob digitale Belohnungssysteme motivierend wirken. Exemplarisch soll das Projekt AI@ProSuccess in den Modulen Maschinelles Lernen und Programmieren im weiterbildenden Master Angewandte KI konzipiert, erprobt und reflektiert werden. Die TH Ingolstadt verfügt sowohl über umfassende Erfahrungen mit KI-gestützten Lernpfaden als auch mit Learning Analytics. Eine Verzahnung mit dem laufenden Projekt AI@ProSuccess ist geplant. Die Neukonzeption der Lernprozesse bietet das Potential, dieses Prinzip auf bestehende und zukünftige Studienformate zu übertragen und so den Engpass bei Fachkräften langfristig abzumildern.
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