Pro Weiterbildung Erfolgreicher mit KI-gestützten Lernpfaden
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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Kompetenzentwicklung durch digitale authentische und feedbackbasierte Lehr-Lernszenarien stärken
Das Projekt "Kompetenzentwicklung durch digitale, authentische und feedbackbasierte Lehr-Lernszenarien stärken" (KodiLL) verfolgt das Ziel, Student*innen durch die Konzeption und Weiterentwicklung digitaler, authentischer, problembasierter Lehr-Lernszenarien in Verbindung mit adaptivem Feedback beim Erwerb fachlicher Handlungskompetenzen zu unterstützen und diese Szenarien systematisch in die verschiedenen Studiengänge und die IT-Strukturen zu implementieren. Dies geschieht in vier fachspezifischen Teilprojekten, die die Präsenzlehre didaktisch sinnvoll anreichern und Blended Learning ermöglichen: (1) Interaktive Videos zu komplexen fachlichen Problemen, (2) Online-Kooperationsskripts für authentische Fälle, (3) Tutorielle und Peer-basierte Feedbacksysteme für Großveranstaltungen und (4) Automatisiertes, KI-basiertes Feedback in simulationsbasierten Lernumgebungen. Die Teilprojekte werden mediendidaktisch und medientechnisch in eine nachhaltige, zentrale Unterstützungsstruktur eingebettet, die auch die Evaluation der Entwicklungen, die Weiterbildung von Dozent*innen sowie die Distribution über die Universität Augsburg hinaus leistet.
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PartiPause
Die PartiPause ist ein Partizipationsformat für Studierende, das an der HAW Hamburg als Reaktion auf Herausforderungen mit studentischer Partizipation an Hochschulen entwickelt wurde. Studierende geben Zeitmangel, unzureichende Informationen über Partizipationsmöglichkeiten und das Gefühl wenig Einfluss zu haben, als Hürde im Zusammenhang mit studentischer Partizipation an. Dem begegnet die PartiPause als niedrigschwelliges Partizipationsformat, das den Studierenden ermöglicht ihre Perspektiven spontan und schnell einzubringen und damit Einfluss auf das Hochschulgeschehen zu nehmen. Die PartiPause ist ein Befragungsformat, das in Präsenz an stark frequentierten Orten der Hochschule stattfindet. Ein Stand mit kurzen, alltagsnahen Befragungen ermöglicht es den Studierenden “im Vorbeigehen” teilzunehmen und ohne großen zeitlichen Aufwand ihre Perspektive einzubringen. Die PartiPause verfolgt das Ziel, das Bewusstsein der Studierenden für ihre Partizipationsmöglichkeiten zu schärfen.
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Wissenschaftsgeleitete Wirkungsreflexion – Ansätze der Qualitätsentwicklung für eine Hochschulbildung der Zukunft
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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