Open Resource Center
Open Resource Center Synergien zwischen Online- und Präsenzlehre, Online- und Präsenzausstellung sowie Online- und Präsenzarchiv an der HfG Karlsruhe Die HfG wurde in den 1990er-Jahren zusammen mit dem ZKM | Zentrum für Kunst und Medien gegründet. Die Verbindung beider Institutionen unter einem Dach verdeutlicht den Ansatz der HfG, Kunst, Design und Kritische Theorie zusammenzuführen. Die Lehr-, Forschungs- und Ausstellungsaktivitäten der Hochschule sind wesentlich auf die Reflexion von Medientechnologien ausgerichtet. Die Einführung der Online-Lehre post corona hat neue Perspektiven der Verknüpfung von Lehre, Forschung, Dokumentation, Veröffentlichung, Ausstellung und Archivierung eröffnet. Ziel des Projekts ist es, mittels einer digitalen Produktions- und Archivierungsplattform in einem Open Resource Center (ORC) diese Felder zusammenzuführen und die Infrastruktur nachhaltig in der Hochschule zu verankern. Die Anliegen des ORC sind das Sammeln und Teilen von Daten für die Lehre in Theorie- und Praxisfächern (share & archive), das Erproben neuer digitaler und hybrider Präsentationsform (curate & perform) sowie die Erschließung digitaler Inhalte und Formate hochschulintern sowie für die Öffentlichkeit (publish & display).
Auf einen Blick
Kontakt
Verbindliches digitales Abschlussarbeiten-Archiv
Die Abgabe der Abschlussarbeit bzw. ihrer Dokumentation ist für alle Absolvent*innen der HfG verpflichtend. Jedoch wurden bisher weder die Standards zur Abgabe noch die Aufbewahrung einheitlich geregelt. Die Maßnahme führte die verbindliche Abgabe über die Projektarchiv-Plattform ein. Künftig werden Abschlussarbeiten einheitlich langfristig archiviert und können nachgenutzt werden.
Maßnahme anzeigenEntwicklung einer CRUD-API für die Software Madek
Um die Software Madek zu modularisieren und zukunftssicher zu machen, hat das ORC die Entwicklung einer CRUD-API in Auftrag gegeben. Eine CRUD-API ermöglicht die Anbindung von Madek an andere Systeme und Applikationen. Mit der bis dahin vorhandenen API und aufgrund des teilweise monolithischen Codes der Software waren Lesezugriffe nur mit hohem Aufwand, Schreibzugriffe gar nicht möglich.
Maßnahme anzeigenPräsentationswebsite für das Projektarchiv
Das Interface der Projektarchiv-Plattform eignet sich sehr gut zum Archivieren, jedoch weniger zum Präsentieren von Projekten. Die zeitgemäße, ansprechende Präsentation von Projekten ist für den Erfolg der Plattform an der HfG allerdings sehr wichtig, weshalb wir die Website Schaufenster entwickelt haben. Schaufenster ist ein Anwendungsmodul und ruft die Projekte über die API von Madek ab.
Maßnahme anzeigen
Verbindliches digitales Abschlussarbeiten-Archiv
Die Abgabe der Abschlussarbeit bzw. ihrer Dokumentation ist für alle Absolvent*innen der HfG verpflichtend. Jedoch wurden bisher weder die Standards zur Abgabe noch die Aufbewahrung einheitlich geregelt. Die Maßnahme führte die verbindliche Abgabe über die Projektarchiv-Plattform ein. Künftig werden Abschlussarbeiten einheitlich langfristig archiviert und können nachgenutzt werden.
Maßnahme anzeigenEntwicklung einer CRUD-API für die Software Madek
Um die Software Madek zu modularisieren und zukunftssicher zu machen, hat das ORC die Entwicklung einer CRUD-API in Auftrag gegeben. Eine CRUD-API ermöglicht die Anbindung von Madek an andere Systeme und Applikationen. Mit der bis dahin vorhandenen API und aufgrund des teilweise monolithischen Codes der Software waren Lesezugriffe nur mit hohem Aufwand, Schreibzugriffe gar nicht möglich.
Maßnahme anzeigenPräsentationswebsite für das Projektarchiv
Das Interface der Projektarchiv-Plattform eignet sich sehr gut zum Archivieren, jedoch weniger zum Präsentieren von Projekten. Die zeitgemäße, ansprechende Präsentation von Projekten ist für den Erfolg der Plattform an der HfG allerdings sehr wichtig, weshalb wir die Website Schaufenster entwickelt haben. Schaufenster ist ein Anwendungsmodul und ruft die Projekte über die API von Madek ab.
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autonomous.next
autonomous.next (Next-level Education for X-disciplinary Teams in automous driving) etabliert einen didaktisch und technologisch hochinnovativen Lehrverbund, in dem Studierende in agilen Teams komplexe technische Systeme des autonomen Fahrens entwickeln, theoretische Kenntnisse vertiefen und modernste Technologien praxisnah umsetzen. Im Prozess des forschenden Lernens entwickeln wir eine autonome Fahrzeugplattform, von sensorbasierter Perzeption bis zur Aktuation. Komponenten werden in interdisziplinären Teams realisiert, erfordern eine intensive Abstimmung an Schnittstellen und fördern im Verbund umfassendes Systemdenken. Studierende können so das Fahrzeug mehrphasig vom Konzept über Simulation bis zum Einsatz im Wettbewerb (Shell Eco-marathon) zum Erfolg führen. Technisch stehen dabei Kompetenzen aus Informationstechnik (SW, Embedded, KI, Computer Vision), Elektrotechnik, Systems Engineering und Fahrzeugtechnik im Zentrum.Dabei verknüpfen wir physische und virtuelle Formate: Grundlagen vermitteln Vorlesungen wie Kognitive Robotik und ADAS, während digitale und physische Selbstlernmodule studierendenindividuelles Lernen ermöglichen. Dies bildet jedoch nur das Fundament für die eigentlichen Teamprozesse, die den Systemverbund realisieren, aktuelle Technologien und Wissenschaft integrieren und nah am State-of-the-Art von Industrie und Forschung agieren. Personelle Ressourcen als Nucleus und zur langfristigen Verstetigung sind dabei Kern der Förderung.
Projekt anzeigenEtablierung einer digitalen Prüfungsumgebung
Ausbau des THI Moodle-Prüfungsservers hinsichtlich seiner Kapazität und Funktionalität. Etablierung und Testung des Plugins Safe Exam Browser und weiterer technischer Möglichkeiten zur Schaffung einer sicheren Prüfungsumgebung. Ausstattung von zwei Hörsälen mit notwendiger Technik zur Erprobung hybrider Prüfungsformen und Anschaffung flexibel einsetzbarer Laptops und Tablets für die Erprobung von Bring Your Own Device Settings und zur Schaffung von Redundanzen in den Laboren. [Anm. StIL: Diese Maßnahme wurde in einer Vorgängerversion der Abfrage dokumentiert. Bei der Übertragung auf das aktuelle Format kann es vorkommen, dass die Antworten nicht hundertprozentig zur Frage passen.]
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Too Positive to Be True? Sentiment Analysis of AI-Guided vs. Human-Led Debriefings in Virtual Reality Counseling Training
Debriefings are a crucial component of simulation-based learning, as they allow participants to critically reflect on their performance and translate experiences into knowledge. With the rise of artificial intelligence (AI), large language models (LLMs) are increasingly being explored as conversational agents in debriefings. However, concerns have been raised that AI debriefers may display sycophantic tendencies, characterized by overly positive sentiment and a lack of critical feedback. Such tendencies could affect learners' self-evaluations. In this study, 45 university students participated in a virtual reality (VR) counseling simulation, followed by either an AI-guided or a human-led debriefing. Sentiment analysis of 958 debriefing statements (350 AI, 608 human) was conducted using a German sentiment classification model. Results show that AI debriefers expressed significantly more positive sentiment and substantially fewer negative statements compared to human debriefers, corroborating the assumption of a sycophancy effect. However, sentiment was not found to predict self-rated counseling competence or self-efficacy. While AI debriefers provide consistent encouragement, their lack of critical feedback raises questions about their long-term effectiveness for professional skill development. Future research should explore hybrid approaches that combine AI scalability with human expertise in constructive reflection.
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