
KI-basiertes ePortfolio für Medizinstudierende
In der Studieneingangsphase stellen physikalische Inhalte Medizinstudierende vor große Herausforderungen. Gleichzeitig erhalten die Studierenden nur begrenzt Rückmeldung über ihren Lernfortschritt. Im Projekt AI4MED wird ein KI-basiertes, individualisiertes ePortfolio entwickelt, das Studierende der Tier-, Zahn- und Humanmedizin während der Physikvorlesungen und -praktika durch die Bereitstellung von wöchentlichen Kurztests und einem daran anschließenden KI-basierten Feedback begleitet. Inhalte und Format der Kurztests und des Feedbacks werden von einem Expert*innengremium bestehend aus Physikdidaktiker*innen, Medizindidaktiker*innen sowie Dozierenden der Medizinischen Physik und der Fachschaft der Medizinischen Fakultät entworfen. Das Feedback besteht aus einer gezielten Rückmeldung zu den Antworten sowie einer individuellen Liste mit konkreten Lernempfehlungen für den persönlichen Lernfortschritt. Damit erhalten Medizinstudierende eine regelmäßige und individuelle Rückmeldung über ihren Lernfortschritt und können somit ihren Lernstand bis zur Klausur nachverfolgen und verbessern. Anschließend unterstützt das ePortfolio in Kombination mit einer adressatengerechten Extended Reality (XR)-Umgebung die Studierenden in den physikalischen Laborpraktika. Unter Berücksichtigung der Fähigkeiten der Lernenden sowie ihrer Lernprozesse werden individualisierte XR-Visualisierungen zur Förderung experimenteller Kompetenzen und des Konzeptverständnisses physikalischer Inhalte angeboten.
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Hybridlehre Computational Social Science
Ziel ist eine hybride Lehr-Lern-Umgebung für Studierende und Lehrende der Sozialwissenschaften zur nachhaltigen Etablierung moderner Methodenkenntnisse. Die Sozialwissenschaften sehen sich aufgrund eines paradigmatischen Wandels, wonach ihre Untersuchungsgegenstände besonders stark von der Digitalisierung betroffen sind, gezwungen, ihr Methodenrepertoire um informatisch geprägte Verfahren zu erweitern (Computational Social Science). Dieser Wandel schlägt sich besonders in der Lehre nieder, nicht zuletzt, weil sich viele Studierende sowie Vertreter:innen aus Mittelbau und Professorium mit diesem Umstieg schwer tun. Um dem zu begegnen, soll eine nachhaltige Hybridlösung entstehen, die didaktische Konzepte des Selbstlernens, des begleiteten Unterrichts und studentischer Lehre kombiniert. Geplant ist (1) eine studentisch gewartete Online-Plattform mit Lehr- und Lernmaterialien, (2) umfangreiche Angebote der Inhaltsvermittlung durch Studierende und Lehrende sowie (3) die Einrichtung und Institutionalisierung einer niederschwelligen Helpdesk-Stelle. So soll unterschiedlichen Vorkenntnissen, Ressourcen und Lerntempi Rechnung getragen werden.
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Partizipatives Lernen
Studierende lernen in angeleiteten Gruppen die Inhalte zur historischen Semantik von mhd. Wörtern. Durch das eigene Erstellen von Inhalten, gelingt ihnen ein Blick hinter die Funktionsweise der Lehr-Lern-App WABE. Ihre Produkte können anschließend eingepflegt werden, bieten neue Inhalte und ein greifbares Erfolgserlebnis für Lernende. Besonders herausfordernd sind hier leistungsheterogene Gruppen, deren Ergebnisse womöglich stärker überprüft werden müssen.
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Kuratieren digital denken – Impulse für das digitale Sammeln, Zeigen und Vermitteln
Kuratieren bedeutet Inhalte und Werte recherchieren, aufarbeiten und dafür Sorge zu tragen, dass dieses Wissen nicht nur für eine kleine Bubble zugänglich gemacht wird. Alles in allem: ein wichtiger Bereich der Wissensgenerierung und des -transfers! Immer mehr Gedächtniseinrichtungen greifen für diesen Arbeitsbereich auf digitale Möglichkeiten zurück, z.B. weil keine analoge Ausstellungsfläche vorhanden ist, das Material vielfältig oder geografisch breit gestreut. Wie man sich einem digital-kuratierten Projekt annähern kann – von der Ideenfindung, über Zielgruppenansprachen bis zum finalen Produkt – stellt dir der Lernleitfaden „Kuratieren digital denken – Impulse für das digitale Sammeln, Zeigen und Vermitteln“ vor.
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