
Tragverhalten von Holz virtuell und real erkunden
Werden Bäume überlastet oder verletzt, werden Schad- und Reparaturmechanismen sichtbar. Letztere basieren auf Wachstum und mechanischen Prinzipien, welche im Sinne der Bionik u.a. auf technische Verstärkungsmaßnahmen für das Bauwesen hinweisen. Um hierfür bei Studierenden ein Bewusstsein sowie Fachkenntnis für nachhaltiges Bauen mit Holz zu entwickeln, werden reale und virtuelle Lernpfade o.g. Phänomene und fundiertes Wissen zum Baum als holzgenerierendes Lebewesen darstellen sowie Bezug zum daraus gewinnbaren Baustoff und dessen technischen Eigenschaften herstellen.Ein einführender, realer Lernpfad in Präsenz motiviert die Studierenden und gibt einen ersten Überblick der Phänomene. Die nachfolgende Selbstlernphase in der VR-Lernumgebung nutzt 3D-Modelle (bspw. Scans echter Bäume) als Wissensstationen innerhalb einer virtuellen Lernwelt. Die dafür verwendete Software (Game-Engine) bietet virtuelles Geocaching zu den Wissensstationen. Dort werden Lerninhalte durch Visualisierungen, Audio- und 360°-Videosequenzen erklärt und durch diverse Aufgaben (Quests) abgefragt. Das immersive Erleben der Lerninhalte bereitet eigenständige Erkundungen vor, um Anschauungsobjekte und Phänomene in Grünanlagen, Wäldern etc. zu dokumentieren und den technischen Bezug herzustellen.Das konkrete Lehrkonzept wird gemeinsam mit Studierenden ausgearbeitet. Als Prüfungsleistung wird die Ausarbeitung eines E-Portfolios verlangt, welches Studierende durch reales Geocaching und Dokumentation absolvieren.
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Building Opportunities for Our Kids and Seniors
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Digitale Lernkompetenz: Nano-Degrees - Entwicklung flexibler Zertifizierungsformate für Future Skills
Die Maßnahme entwickelt ein modulares Nano-Degree-System zur flexiblen Zertifizierung von Future Skills, das individuelle Lernpfade und Anrechnung auf das Studium ermöglicht. Aufgrund von Durchführbarkeits- und Akkreditierungsherausforderungen erfolgt die Umsetzung kleinschrittig durch das Pilotprojekt "AI Leadership" mit innovativen digitalen Prüfungsformaten. Studierende erwerben dabei KI-Kompetenzen durch modulare Selbstlerneinheiten mit Self- und Peer-Assessment-Verfahren
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