Forschung und Innovation in studentischer Exoskelettentwicklung
RISE - der Name ist Programm. Das Fachgebiet Medizintechnik der TU Berlin startet zusammen mit der Studierenden-Initiative "Sozial engagierte Ingenieur*innen" (SEI) mit RISE ein innovatives und praxisbezogenes Modul an der TU Berlin, um querschnittgelähmten Menschen das "Aufstehen", sowie das Gehen zu ermöglichen. Gemeinsam mit Patient*innen wird von transdisziplinären studentischen Teams ein robotisches Exoskelett - also ein High-end-Hilfsmittel - entwickelt und optimiert. Ziel ist es, in aufeinander aufbauenden Arbeitspaketen, wie Konzeption, Entwicklung, Fertigung und Erprobung ein konkurrenzfähiges Exoskelett aufzubauen, welches im CYBATHLON 2024 (siehe https://cybathlon.ethz.ch/de) im Wettkampf von Para-Athlet*innen siegreich ist. Grundlagen des Maschinenbaus, der Elektrotechnik/Informatik, der Rehabilitationstechnik, sowie der Mensch-Maschinen-Interaktion und Public Relations werden erweitert und gebündelt. Durch intensive Betreuung und Beteiligung der Studierenden an Lehrinhalten, können neue, interaktive Lehrformen erprobt und weiterentwickelt werden. Die Kombination aus hoher gesellschaftlicher Relevanz, eigenverantwortliche Teamarbeit, forschungsnaher Entwicklung, sowie kompetitiven Charakter soll große intrinsische Motivation der Studierenden und Lehrenden freisetzen. Eine tiefe Einarbeitung in die einzelnen Teilgebiete wird mit dem Erwerb praktischer und sozialer Fähigkeiten verbunden. Dies bietet die ideale Ergänzung vorhandener medizintechnischer Module.
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Interaktive Visualisierung der Wissensvernetzung
Wie gelingt es Studierenden, die Verbindung zwischen Lehrinhalten über Modul- und Semestergrenzen hinweg aufzuzeigen? Wie können Studierende Verbindungen zwischen Themen, auch über verschiedene Fachbereiche hinweg, unmittelbar identifizieren? Hier setzt das Projekt InViWis mit der Idee der interaktiven Wissensvisualisierung an. Ziel ist es, Lehrmaterialien so aufzubereiten, dass inhaltliche Zusammenhänge durch netzwerkartige Visualisierungen deutlich werden. Durch den Einsatz von Technologien wie Linked Data, Natural Language Processing und offenen Webstandards entstehen interaktive Grafiken, die verdeutlichen, wie Themen, Begriffe und Konzepte miteinander in Beziehung stehen. Studierende haben die Möglichkeit, diese Strukturen zu erforschen und durch einen einfachen Klick direkt zu der entsprechenden Stelle im Lehr-Lern-Material zu gelangen.InViWis will Lehrende unterstützen, ihre Unterrichtsmaterialien systematisch zu ordnen, versteckte Verbindungen aufzudecken und die Entwicklung vernetzten Denkens bei Studierenden gezielt zu unterstützen auch über den Rahmen einzelner Module hinaus. Entwickelt wird eine plattformunabhängige Lösung, die explizit Open Educational Resources einbezieht und einfach in verschiedenen Lernmanagement-Systemen integriert werden kann. Das Konzept wird zu nächst im Bereich der Technischen Chemie und Informatik umgesetzt und erprobt. Der Einfluss auf das Lehr-Lern-Erlebnis sowie auf Wissensvernetzung und -erhalt werden untersucht.
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Informelle Koordinationswege aufbauen und nutzen
Formale Projektstrukturen – Steuerungsgruppen, Dienstwege, Gremien – bilden die Koordinationsbedarfe interdisziplinärer Hochschulprojekte oft nur unvollständig ab. Informelle Koordinationswege sind daher kein Zeichen mangelhafter Organisation, sondern notwendiger Bestandteil der Projektarbeit in lose gekoppelten Hochschulstrukturen. Die Maßnahme beschreibt, wie Projektkoordinator:innen informelle Koordination bewusst gestalten können: durch den Aufbau persönlicher Netzwerke, die Identifikation von Schlüsselpersonen mit Zugang zu Entscheidungsträger:innen und die situationsangemessene Wahl zwischen formalen und informellen Wegen. Dabei geht es nicht um die Umgehung formaler Strukturen, sondern um deren produktive Ergänzung – bei gleichzeitiger Reflexion der Grenzen: Informelle Wege können Transparenz untergraben und Personen ohne Netzwerkzugang benachteiligen. Die Maßnahme zeigt, wie diese Balance gehalten werden kann.
Maßnahme anzeigen
KI-unterstützte Programmierung mittels ergebniszentrierter Fehlerklassifikation. Potenziale zur Schaffung neuer Lernräume
Programmierkenntnisse gewinnen in technischen Studiengängen zunehmend an Bedeutung. Jedoch stehen in Programmierübungen häufig zu wenige Tutor:innen zur Verfügung, die die Studierenden beim Lösen der Programmieraufgaben unterstützen. Deshalb wird ein KI-System entwickelt, das die Studierenden jederzeit und individuell beim Lösen der Programmierübungen unterstützt. Im Gegensatz zu klassischen Ansätzen analysiert das KI-System nicht den programmierten Code, sondern fokussiert sich auf die Zwischen- und Endergebnisse (z. B. erzeugte Daten, Plots). Anhand dieser gibt das KI-System Hinweise und Erklärungen, um das selbstständige Arbeiten und kritische Denken ohne Musterlösung zu fördern. Ein erster Prototyp wurde im Rahmen einer Programmierübung eingesetzt und mit positiver Resonanz evaluiert.
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