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Transdisziplinäre Hybridlehre am Beispiel technisch komplexer Systeme

Mikrosysteme sind Querschnittstechnologien mit disziplinübergreifender Komplexität. Das Lösen komplexer Probleme durch inter- und transdisziplinäre Ansätze ist in der Forschung etabliert. Lehre dagegen ist disziplingebunden. Studierenden wird weder die Methodenkompetenz vermittelt noch ermöglicht,inter- transdisziplinäre Netzwerke aufzubauen. Das Lehrkonzept soll dies durchdringen und eine Selbstbestimmung in der Ausbildung persönlicher Kompetenz ermöglichen. Die Herausforderung besteht in der Etablierung einer Lehrform, in der die disziplinären Lerninhalte virtuell zu einem transdisziplinären Lerninhalt zusammengeführt werden. Die pandemiebedingte Entwicklung ermöglicht dies mit Zuhilfenahme hybrider Lehrkonzepte, indem die Studierenden unter Verfolgung ihrer spezifischen Lernziele gemeinsam problemorientiert an realen technischen Problemstellungen arbeiten. Die Bewältigung dieser Herausforderung bedarf jedoch eines geeigneten didaktischen Konzeptes, das die Disziplinen in einer gemeinsamen virtuellen Plattform vereint, in der sich die Studierenden vernetzen können und individuellen Zugriff auf die unterschiedlichen Lehrinhalte haben sowie einem Mehrwertsystem, von dem alle integrierten Parteien profitieren.

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KI-Nutzung in der kieferorthopädischen Lehre

Die Planung einer kieferorthopädischen (KFO) Therapie basiert auf der Bewertung einer Vielzahl von Einzelbefunden und -diagnosen, d. h. Analysen von Röntgenbildern, Kiefermodellen und klinischen Befunden. Wesentliche Bausteine des Therapieplans sind sog. Problemkomplexe, für welche jeweils ein konzeptionelles therapeutisches Vorgehen festzulegen ist. Zudem sind eine chronologische Therapieabfolge und apparative Umsetzung zu definieren. Der Planungsprozess ist sehr komplex und daher im Rahmen des Zahnmedizinstudiums schwierig vermittelbar. Essentiell ist, dass die Studierenden eine möglichst große Anzahl an KFO-Patientenfällen planen. Die persönliche Besprechung aller studentischen Lösungen durch Lehrende ist aufgrund zu knapper Ressourcen allerdings nicht möglich, und das bloße Anzeigen von Musterlösungen ist häufig nicht ausreichend. Deshalb soll im Projekt basierend auf Verfahren der Künstlichen Intelligenz intelligent-adaptives Feedback gegeben werden. Darüber hinaus soll ein Learning Dashboard implementiert werden, mit dessen Hilfe die Lehrenden gezielt Themen identifizieren können, bei denen eine Vielzahl der Studierenden Probleme hat. Die Qualität der Lehre kann dadurch bei gleichzeitiger Entlastung der Lehrenden gesteigert werden. Durch einen nutzerzentrierten Entwicklungsansatz ist die enge Einbindung von Lernenden und Lehrenden gewährleistet.

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Publikation 100322

Umsetzung eines E-Assessment zur Vorbereitung der Studierenden für ein Laborpraktikum mit Remote-Zugang unter Verwendung der Bildungsplattform OPAL/ONYX

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