Interdisziplinäres Mentoring für Innovation
Im Rahmen des Projekts Interdisziplinäres Mentoring für Innovation (MentorInn) wird ein innovatives Lehr-Lernangebot entlang des Ansatzes Design Thinking entwickelt, das auf der gesammelten Expertise eines interdisziplinären Konsortiums aus der Universität Duisburg-Essen, der Ruhr-Universität Bochum und der Technischen Universität Dortmund fußt. Das Herzstück des Konzepts besteht in einem zielgerichteten und bedarfsorientierten Mentoring-Angebot für Studierende, das sie in den verschiedenen Phasen eines Innovationsprozesses bestmöglich unterstützen soll. Als Mentor:innen fungieren die erfahrenen Partner:innen des Konsortiums und setzen dabei ihre Erfahrung und Kompetenz u.a. aus ihren Forschungsbereichen ein. Die Innovationskraft unseres Formats soll bottom-up-Innovationen aus den Hochschulen der UA Ruhr heraus beschleunigen und deren Qualität erhöhen. Durch die hochschulübergreifende Natur wird die UA Ruhr gestärkt und weitere Vernetzungsmöglichkeiten geschaffen. Ferner trägt der multidisziplinäre Charakter des Lehr-Lernangebots dazu bei, Grenzen zu überwinden und den komplexen Herausforderungen unserer Zeit mit Wissen und Erfahrung aus diversen Fachbereichen zu begegnen.
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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.
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Just-in-Time-Teaching JiTT & Peer Instruction PI
Peer Instruction (PI) ist eine studierendenzentrierte, aktivierende Lehrmethode, die den Erwerb von Konzeptverständnissen fördert und gleichzeitig ein formatives Assessment darstellt. Studierende erklären sich gegenseitig konzeptionelle Zusammenhänge und lernen dabei auch die fachliche Diskussion. Für einen sinnvollen Einsatz der Methode muss zum einen auf Vorwissen aufgebaut werden können, zum anderen muss die erforderliche Zeit im Unterricht zur Verfügung stehen. Beides wird durch Just-in-Time-Teaching (JiTT) erreicht. Dabei handelt es sich um eine studentische Unterrichtsvorbereitung, die eine Passung des Lernprozesses auf das individuelle Vorwissen ermöglicht. Ein digitales Quiz wird als formatives Assessment vor der Lehrveranstaltung durchgeführt. Dies dient zum einen der Selbsteinschätzung der Studierenden, zum anderen erhalten die Lehrenden vor dem Unterricht einen Einblick in die studentischen Schwierigkeiten und können so „just in time“ ihren Unterricht anpassen.
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Bot or Not? Differences in Cognitive Load Between Human- and Chatbot-Led Post-Simulation Debriefings
Understanding how different debriefing formats impact learner’s cognitive load is crucial for designing effective post-simulation reflection activities. This paper examines cognitive load after post-simulation debriefings facilitated either by a human instructor or a generative AI Chatbot. In a controlled study with N = 45 educational science students, 23 participants engaged in a lecturer-facilitated debriefing, while 22 completed a chatbot-guided session. Cognitive load was assessed across intrinsic, extraneous, and germane dimensions. Results revealed no statistically significant differences between the two debriefing methods. Future research should examine AI-led debriefings with larger samples and employ complementary measures of cognitive load to provide a more comprehensive understanding.
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