Projekt Bühne
MoPLab
Projekt
Zur Suche

Bauhaus trifft Thüringen - Das mobile Partizipationslabor

Im Rahmen des Projektes „Bauhaus trifft Thüringen – Das mobile Partizipationslabor“ entsteht ein ebenso flexibler wie kollaboratives Lehr- und Lernort innerhalb des fächerübergreifenden Studienangebots der Bauhaus-Universität Weimar. Den Studierenden wird die interdisziplinäre Auseinandersetzung mit aktuellen gesellschaftlichen Fragen im direkten Austausch mit politischen, wirtschaftlichen und zivilgesellschaftlichen Akteur*innen im ländlichen Raum Thüringens ermöglicht. Dazu werden sie in fächerübergreifenden Kompetenzen sowie in Partizipationsmethoden ausgebildet. In wertschätzender Zusammenarbeit erkunden sie die Themen, welche die Menschen vor Ort beschäftigen und erarbeiten gemeinsam Ideen für eine nachhaltige Transformation. In der Konzeptionsphase (1 Semester) wird das mobile Partizipationslabor konzipiert und erstellt: Im Rahmen eines interdisziplinären Projektes entwerfen die Studierenden ein modulares System aus Einzelelementen, mit denen partizipative Prozesse an wechselnden Orten gestaltet werden können. In der Umsetzungsphase (1 Semester) kommen diese Elemente in verschiedenen Gemeinden im ländlichen Raum Thüringens zum Einsatz: Basierend auf einem partizipativen und kollaborativen Prozess werden künstlerische, technische oder wissenschaftliche Intervention für eine nachhaltige Transformation gemeinsam entwickelt und umgesetzt.

Auf einen Blick

Kontakt

Projekt Kontakt
Keine Kontaktdaten vorhanden

Das könnte Sie auch interessieren

Projekt 101302
Projekt

DualHoch3: Innovative Ansätze im Dualen Studium

Das Verbundprojekt DualHoch3 entwickelt innovative Modelle und Best Practice-Ansätze für bestehende und neue duale Studienangebote der Zukunft. Ziel ist, die Schnittstelle Theorie/Praxis zwischen Hochschule und Unternehmen in den Blick zu nehmen, den Transfer dort zu optimieren, informell und non-formal erworbene Kompetenzen der Studierenden sichtbar zu machen, den nationalen Austausch von besonderen Studienangeboten und deren Anrechnung als hochschulische Leistung zu ermöglichen und die Praxisphase im Hinblick auf Wissenschaftlichkeit und passender Praxisnähe nachhaltig zu verbessern. Dabei werden bewusst neue Wege für die breite Bildungslandschaft erprobt. Im Zentrum von DualHoch3 stehen drei Akteursgruppen: Studierende, Hochschulen (mit internen/externen Lehrenden) und Unternehmen. Die Ergebnisse werden in einem aufzubauenden Transfer-Netzwerk von interessierten Hochschulen und Unternehmen disseminiert. Das Projekt schafft Synergien, die das Studium eines qualitativ hochwertigen dualen Studienangebots auf ein neues Level anheben. DualHoch3 ist ein Bundesland-übergreifender Zusammenschluss unterschiedlicher Hochschularten (Duale Hochschule Baden-Württemberg, Duale Hochschule Sachsen, Hochschule Bielefeld, Technische Hochschule Ostwestfalen-Lippe). Der Projektverbund ist multi-perspektivisch besetzt und wird vom Verband Duales Hochschulstudium Deutschland e.V. sowie dem ILIAS open source e-Learning e.V. unterstützt. Viele Unternehmen haben ihr Beteiligungsinteresse bekundet.

Projekt anzeigen
Maßnahme 100114
Maßnahme

Digitale Mathematik-, Statistik- u. Physikaufgaben

Die Aufgaben sind durch Moodle und STACK umgesetzt und bieten zufallsbedingte Varianten, Feedback und automatische Auswertung. Dadurch können Studierende im Selbststudium unterstützt werden, also selbstän-dig eine Vielzahl von Übungsaufgaben bearbeiten und ihre Fertigkeiten und Kenntnisse prüfen. Zudem kön-nen Dozierende Online-Tests gestalten, um den Lernstand der Studierenden effizient zu prüfen.

Maßnahme anzeigen
Publikation 100373

KI-unterstützte Programmierung mittels ergebniszentrierter Fehlerklassifikation. Potenziale zur Schaffung neuer Lernräume

Programmierkenntnisse gewinnen in technischen Studiengängen zunehmend an Bedeutung. Jedoch stehen in Programmierübungen häufig zu wenige Tutor:innen zur Verfügung, die die Studierenden beim Lösen der Programmieraufgaben unterstützen. Deshalb wird ein KI-System entwickelt, das die Studierenden jederzeit und individuell beim Lösen der Programmierübungen unterstützt. Im Gegensatz zu klassischen Ansätzen analysiert das KI-System nicht den programmierten Code, sondern fokussiert sich auf die Zwischen- und Endergebnisse (z. B. erzeugte Daten, Plots). Anhand dieser gibt das KI-System Hinweise und Erklärungen, um das selbstständige Arbeiten und kritische Denken ohne Musterlösung zu fördern. Ein erster Prototyp wurde im Rahmen einer Programmierübung eingesetzt und mit positiver Resonanz evaluiert.

Publikation anzeigen