Treasure Hunting
Treasure Hunting bringt einerseits Patente in Verwertung und eröffnet andererseits den teilnehmenden Studierenden den Weg in eine patentbasierte Unternehmensgründung. An den Universitäten werden eine Vielzahl von Patenten angemeldet, aber nur wenige werden wertsteigernd verwertet. Da die Patentanmeldung und der Erhalt sehr kostspielig sind, setzt das Projekt Treasure Hunting hier gezielt an: im Rahmen von Summer/Winter School bilden Studierende/Wissenschaftler:innen interdisziplinäre Gruppen, die für ausgewählte ungenutzte Patente aus dem universitären Patentportfolio innovative Geschäftsideen entwickeln und einen nachhaltigen Verwertungsplan erarbeiten. Hierbei werden Innovationsmethoden wie Design Thinking, Prototypenbau und Geschäftsmodellentwicklungsworkshops Anwendung finden. Somit erlernen die Studierenden die Fähigkeit in interdisziplinären Teams zusammenzuarbeiten, mit Patenten umzugehen, sie lernen durch KI-generierte Geschäftsmodelltypen verschiedene nachhaltige Geschäftsmodelle kennen und entwickeln die Expertise, selbst einen nachhaltigen Verwertungsplan für ihr ausgewähltes Patent zu verfassen. Dies kann ein Geschäftsplan für eine Gründung, ein Lizensierungsplan, oder eine Open Source Empfehlung darstellen. Studierenden können 12 ECTS erreichen, indem sie neben einem Pitch zur Vorstellung, auch ein mithilfe eines KI-Tools erstellten Kurzfilms den Verwertungsplan grafisch darstellen und animieren. Expertenvorträge und Keynotes ermöglichen das Netzwerken.
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Lernunterstützung durch KI
Das Projekt Lernunterstützung durch KI" (LuKI) entwickelt eine innovative, generative KI-gestützte Lernplattform, die Studierenden besonders beim herausfordernden Übergang von Schule zum Studium unterstützt. Im Zentrum steht ein KI-Lernassistent, der auf Basis von geprüften Lernmaterialien angelernt wird und sich an individuelle Lernstile adaptiert, Vorkenntnisse evaluiert und strukturiert durch die bereitgestellten Inhalte führt. Ergänzend entstehen generative KI-gestützte Tools wie interaktive Lernkarten, Quizze und selbst-generierende Übungsaufgaben. Während bestehende digitale Angebote nur standardisierte Inhalte bieten und KI-Tools wie ChatGPT nicht fachspezifisch sind, schafft LuKI eine verlässliche, theoretisch-fundierte Alternative.LuKI zeichnet sich durch von Lehrenden geprüfte Inhalte, didaktische Fundierung, datenschutzkonforme Gestaltung und die einzigartige Kombination von Lehr- und Lernperspektive in einer Plattform basierend auf generativer KI als Alleinstellungsmerkmale aus. Studierende gestalten die Plattform in der Entwicklung aktiv mit: von der Anforderungsanalyse bis zur Evaluation. So entsteht ein Projekt im forschenden Lernen "von Studierenden für Studierende". Neben fachlichem Wissen fördert LuKI gezielt das KI-Verständnis und durch eine Microservice-Architektur und einem Open-Source-Ansatz entsteht hohes Transferpotenzial über den Fachbereich und die Universität hinaus für eine zukunftsfähige, digitale und personalisierte Hochschullehre.
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Virtuelle Realitäten zur Kompetenzentwicklung
Das Projekt greift die zunehmende Anwendung von Virtual Reality im Hochschulkontext auf und verfolgt die nachhaltige Implementation und Weiterentwicklung der Technologie. Den Studierenden wurde es mittels VR ermöglicht, in einem geschützten Rahmen in kontrollierte, interaktive Umwelten einzutauchen. Hier konnten sie ihr deklaratives Wissen um Elemente prozeduralen Wissens realitätsnah erweitern und theoriegeleitet praktische Kompetenzen erwerben. Als interdisziplinäres Projekt wurden hinsichtlich der Anwendung von VR zwei thematische Zugänge verfolgt. Studierende sollten in ihren angewandten Kompetenzen und Fertigkeiten als beratende Personen im Schulkontext und ihren Verhandlungsfähigkeiten als Bewerber:innen in Bewerbungssituationen trainiert werden. Durch die Immersion in der VR-Umgebung und dem damit einhergehenden erhöhten Realismus der erlebten Situation konnten die Studierenden eigene Erfahrungen in praxisnahen Anwendungsfällen sammeln und werden somit besser auf reale Zukunfts
Maßnahme anzeigen
Einbindung von Studierenden in Lehr-Lernnetzwerke an Hochschulen
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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