Mechanik mit nichtlinearen finiten Elementen - Digitale Lehr- und Lernmethoden
Auf einen Blick
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Adaptive Digital Assistance in Virtual Reality
Virtual Reality (VR) wird in der höheren Lehre allgemein ein enormes Potenzial zugeschrieben und Umfragen verdeutlichen immer wieder, dass VR gegenüber eine positive Grundeinstellung entgegengebracht und ihre Nutzung in der Lehre allgemeinhin als positiv wahrgenommen wird. Dennoch schreitet die Adaption von VR in der Lehre nur zögerlich voran.Grund dafür könnte sein, dass VR immer noch ein neues Medium ist und dessen Nutzung allein viele Nutzer*innen bereits überfordert. Gleichzeitig sind erfahrenere Nutzer*innen von zu ausgedehnten Tutorials schnell unterfordert. Beides kann zu Frustration führen und von der eigentlichen VR-Erfahrung ablenken.Wesentlicher Vorteil virtueller Welten ist, dass sie sich in Echtzeit verändern und an Nutzer*innen anpassen können. Das soll ausgenutzt werden, um gezielt hilfebedürftigeren Nutzer*innen Supportmechanismen wie visuelle/auditive Anweisungen zur Verfügung zu stellen und so ein flüssigeres Erlebnis zu ermöglichen. Da sich Schwierigkeiten in der Nutzung von VR auf sehr heterogene Weise äußern können, sollen diese Supportmechanismen nicht regelbasiert, sondern datengetrieben mit Machine Learning auf Basis von Nutzungsdaten umgesetzt werden, die im Rahmen des Projekts erhoben werden sollen. Die Wirksamkeit der Maßnahmen soll anschließend durch Anwendung in der Lehre geprüft werden. Ziel ist es, eine intelligente Umgebung zu schaffen, die Nutzer*innen kennenlernt und sie nur dort unterstützt, wo Hilfe gebraucht wird.
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Quantitative Wirksamkeitsanalyse (Evaluation)
In dieser Maßnahme wurden hochschuldidaktische Workshops quantitativ evaluiert. 1) Es wurde ein modulares Selbsteinschätzungsinstrument (Fragebogen) zu digitalen Kompetenzen, Kompetenzen zur Internationalisierung der Lehre sowie zu prädiktiven Faktoren zur Nutzung digitaler Medien in der Lehre entwickelt und an einer Stichprobe von 200 Hochschullehrenden validiert, psychometrische Gütekriterien wurden bestätigt. 2) Für jeden Workshop wurden passende Skalen zusammengestellt, es wurde eine Prä-Post-Befragung durchgeführt. 3) Die Ergebnisse wurden den Workshopleitenden im Sinne einer Lehrevaluation zurück gemeldet. 4) Teilnehmende konnten individuelle Rückmeldungen im Vergleich zu den 200 Hochschullehrenden erhalten. 5) Die Gesamtauswertung aller Workshops zeigt deutliche Kompetenzgewinne in zentralen Bereichen.
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MarSkills - Strukturen und Inhalte des neuen Studi
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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