virTUos - Virtuelles Lehren und Lernen an der TU Dresden im Open Source-Kontext
virTUos geht von den Erfahrungen der Entwicklung digital gestützter Hochschullehre weitgehend insulare Lösungen ohne Verankerung in Curricula und Ordnungen aus und innoviert diese nach folgenden Handlungsleitlinien: 1)Hybrides Lehren und Lernen ist eine Säule einer kollaborativen Hochschulentwicklungsstrategie der TUD, die auf den Handlungsfeldern Praktika & Assessment-Formate, Kollaboration & Internationalisierung sowie Kompetenzentwicklung & Offene Lehre vorangetrieben wird. 2)Neuartige Lehr- und Lernszenarien werden durch zwei agile Innovationsteams (Maschinenwesen, Medizin, Sprachwissenschaft, Wirtschaftswissenschaften), die didaktische wie Digitalkompetenzen berücksichtigen, ständig weiterentwickelt. Ein Integrationsteam koordiniert Skalierung/Transfer und entwickelt in der Strategie HYBRID die Verzahnung zentraler und dezentraler Supportstrukturen entlang der Anforderungen für Studiengangsentwicklung und prüfungsrechtliche Auslegung. 3)Studierende sind nicht nur Nutzer:innen, sondern Partner:innen und Gestalter:innen in genannten Teams sowie dem Steering Committee. 4)In virTUos werden Konzepte Offener Lehre als Open Educational Practices interdisziplinär erarbeitet und hochschulübergreifend weiterentwickelt/genutzt.
Auf einen Blick
Kontakt
Das könnte Sie auch interessieren
Interaktive Simulationen für die Gesundheitsberufe
Im Projekt INSIDE werden interaktive und immersive Simulationen als eine hochschuldidaktische Weiterentwicklung simulationsbasierten Lernens für die hochschulische Lehre in Gesundheitsstudiengängen entwickelt, implementiert und evaluiert. In dieser innovativen Form der Simulation können vielfältige und bisher schwer darstellbare Lernumgebungen (z. B. Notfallsituation an der Autobahn) realitätsnah gestaltet werden. Erreicht wird dies durch Projektionen von virtuellen Umgebungen, klickbaren Schaltflächen, interaktiven Dokumente, abspielbaren Videos uvm., an drei Wände eines Raums. Mittels Infrarotlaser kann zudem mit den Projektionen interagiert werden. Dadurch wird das erforderliche Equipment auf das Wesentliche reduziert und ferner wird Studierenden ein aktives Eintauchen in den Lernprozess ermöglicht. Ziel des Projekts ist die innovative Weiterentwicklung des Moduls Digitale Lehrformen im Unterricht, welches im Masterstudiengang Pflegepädagogik angeboten wird. Interaktive und immersive Lernumgebungen sollen gemeinsam mit den Studierenden entwickelt und umgesetzt werden. In der begleitenden Evaluation werden Potenziale und Grenzen der innovativen Lernumgebungen analysiert. Die Befunde dienen der Entwicklung eines langfristigen interfakultären und interdisziplinären Nutzungskonzepts für die Aus-, Fort- und Weiterbildung an der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (CAU) sowie für externe Gesundheitseinrichtungen.
Projekt anzeigen
Arbeitsstruktur-/Prozessanalysen im Verbund
Im Rahmen der Qualitätssicherung und -entwicklung im Verbundprojekt D2C2 soll auch sicherge-stellt werden, dass die Mitarbeitenden im Verbund gut zusammenarbeiten. Hierfür werden geeignete Arbeitsstrukturen und Prozessabläufe benötigt, die den unterschiedlichen Projektphasen gerecht werden. Als Maßnahme wurde regelmäßig erfasst, wie die Strukturen und Prozesse genutzt bzw. um-gesetzt werden. Dies erfolgt über regelmäßige interne Online-Befragungen mit den Verbundmitarbei1. Projektkoordinationtenden, qualitativen Feedbacks während der Treffen.
Maßnahme anzeigen
Open-Source Intelligent Tutoring System for Programming Exercises in Engineering Education
Implementing control and machine learning algorithms in MATLAB and Simulink is a critical competency in advanced control engineering. While immediate feedback is essential for fostering intuitive understanding, it is traditionally constrained to scheduled exercise sessions or consultation hours. To bridge this gap, this project introduces an open-source intelligent tutoring platform that provides continuous, on-demand feedback. To accommodate diverse solution strategies, the platform employs a hybrid evaluation strategy combining result-based and code-based metrics. This ensures that valid alternative solutions that differ from predefined sample solutions are not misclassified. In case of incorrect solutions, a Large Language Model, contextualized with sample solutions and task classification results, offers auxiliary support for students struggling to initiate or complete tasks. Instructional scaffolding is adaptively adjusted to guide students toward independent problem-solving. We position this platform as a supplementary tool designed to enhance, rather than replace, valuable interactions between students and human tutors. Built on open-source tools, the system is architected for reusability, enabling lecturers across engineering subjects to adapt the framework to their teaching needs easily.
Publikation anzeigen