Freiraum für Programmiersprachen
In der heutigen Zeit sind umfangreiche Computerkenntnisse für Ingenieure unerlässlich und Programmierkenntnisse werden zunehmend zu einer wichtigen Voraussetzung für eine erfolgreiche Karriere. Deshalb erlernen Studierende im Studiengang Bauingenieurwesen an der Hochschule Karlsruhe (HKA) das Programmieren in VBA. Allerdings gibt es auch andere Programmiersprachen, die für die Studierenden von Bedeutung sein können, aber jeweils nicht in gleichem Umfang gelehrt werden können. Das Ziel des Projekts besteht darin, den Studierenden zusätzliche digitale Selbstlernangebote zur Verfügung zu stellen, mit denen sie ausgehend von ihren Vorerfahrungen in VBA weitere Programmiersprachen erlernen können. Jeder Kurs soll eine strukturierte und umfassende Einführung in eine bestimmte Programmiersprache bieten und den Studierenden die Möglichkeit geben, ihre individuellen Lernziele durch selbstgesteuertes Lernen zu erreichen. Besonders wichtig ist dabei, dass die Kurse sinnvoll auf die VBA-Lehrveranstaltung abgestimmt werden, um die bereits erworbenen Kenntnisse der Studierenden systematisch zu berücksichtigen. Auf diese Weise kann ein effektiver lateraler Lerntransfer von VBA zu anderen Programmiersprachen stattfinden und das Erlernen neuer Sprachen erleichtert werden.
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Übungsaufgaben KI-gestützt individualisiert
Das Projekt;AdapTask;entwickelt eine KI-gestützte Lernumgebung zur Stärkung des Übungsformats im ingenieurwissenschaftlichen Grundlagenstudium am Beispiel des Moduls;Maschinenelemente. Ziel ist es, Studierende durch adaptive, individualisierte Übungsaufgaben gezielt in ihrer fachlichen Kompetenzentwicklung zu fördern. Über einen dialogbasierten Prozess ermittelt ein KI-gestütztes System den individuellen Kompetenzstand eines Studierenden und passt bestehende Aufgaben durch evidenzbasierte Scaffolding-Maßnahmen z.?B. sprachliche Vereinfachung, Segmentierung, metakognitive Hinweise oder Übersetzung so an, dass sie in der Zone der nächsten Entwicklung liegen. Ein tutorielles Feedbacksystem begleitet den Lösungsprozess und reduziert Hilfen schrittweise mit wachsender Kompetenz (Guidance Fading). Die Entwicklung erfolgt partizipativ mit Studierenden und zielt auf flexible Übungsformate, die unterschiedliche Lernbedarfe, Studienrealitäten und Motivationen berücksichtigen. Die Wirksamkeit des Ansatzes wird datenbasiert über Kompetenzzuwachs, Nutzungsverhalten und qualitative Rückmeldungen überprüft.;AdapTask;verbindet aktuelle bildungswissenschaftliche Erkenntnisse mit technologischer Innovation und schafft neue Möglichkeitsräume für aktives, selbstreguliertes Lernen mit dem Ziel, Überforderung zu reduzieren, Motivation zu steigern und vermittelt über die Förderung der fachlichen Kompetenzentwicklung langfristig Studienabbrüche zu senken.
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Mit Transfer auf verschiedenen Ebenen nachhaltig
Mit dem an der TH Köln entwickelten Ebenen-Modell begegnen wir der Frage, wie Projektergebnisse in Hochschule und Scientific Community wirksam und nachhaltig transferiert werden können. Ziel ist es, mit Transfermaßnahmen aus dem Projekt REDiEE eine möglichst breite Wirkung zu erreichen. So sollen nicht nur einzelne Lehrende/Personen erreicht werden, sondern bewusst gesteuerte Impulse für die Hochschulentwicklung gesetzt und Erkenntnisse im wissenschaftlichen Diskurs geteilt werden. Dazu strukturieren wir Transfer auf drei Wirkungsebenen: Individuum, Hochschule und Scientific Community. Anhand dieser Ebenen erkennen wir, wen wir mit Impulsen aus dem Projekt erreichen können, welche Kanäle und Formate sich dafür jeweils eignen und wie wir diese füllen möchten. Transfer denken wir dabei als kontinuierlichen Prozess, der projektbegleitend geplant, in Maßnahmen realisiert und regelmäßig reflektiert wird.
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Perzeptrons programmieren und explorieren im Rahmen der Open Roberta Lernumgebung
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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