
DigInDEEP Digitale, interdisziplinäre Datenexplorations- und Examensplattform
Die digitale Vermittlung von Wissen erfordert neue Wege bei der Gestaltung von Lernzielen und Lehr-/Lernmethoden und verlangt im Sinne eines constructive alignments kompetenzorientierte Prüfungsformen, und dies umso mehr, seit KI-basierte Tools die Hochschullehre erreichen. In bio- und geowissenschaftlichen Studiengängen möchten wir einen praxisnahen und kompetenzorientierten Ansatz etablieren. Im Zentrum steht dabei die Bearbeitung von Fallbespielen in Lehrveranstaltungen und Prüfungen, die Gruppen von Studierenden (peer groups), auch aus unterschiedlichen Studiengängen, gemeinsam er- und bearbeiten. DigInDEEP wird dafür eine digitale Lehr- und Prüfungsplattform konzipieren und umsetzen. Diese gliedert sich in einen kooperativ zu bearbeitenden Methodenparcours und eine Wissensdatenbank. Der Methodenparcours ist ein modularer Baukasten von kurzen Lehr/Lerneinheiten, die den Gruppen zur Problemlösung bereitgestellt werden. Die Wissensdatenbank ist evolutionär angelegt und wächst über die Zeit. Die Inhalte sind als OER konzipiert und stehen nachfolgenden Jahrgängen zur Verfügung. Die konkrete Bearbeitung eines komplexen Fallbeispiels soll im Rahmen zugehöriger Prüfungen genutzt werden. Dazu wird in peer groups gearbeitet und die Präsentation der Ergebnisse soll z.B. als digitale Studierendenkonferenz erfolgen. Die Studierenden werden somit die in den Lehrveranstaltungen erlangten Kompetenzen in der Prüfung praktisch anwenden, wobei die Lernziele die Prüfungsform bedingen.
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autonomous.next (Next-level Education for X-disciplinary Teams in automous driving) etabliert einen didaktisch und technologisch hochinnovativen Lehrverbund, in dem Studierende in agilen Teams komplexe technische Systeme des autonomen Fahrens entwickeln, theoretische Kenntnisse vertiefen und modernste Technologien praxisnah umsetzen. Im Prozess des forschenden Lernens entwickeln wir eine autonome Fahrzeugplattform, von sensorbasierter Perzeption bis zur Aktuation. Komponenten werden in interdisziplinären Teams realisiert, erfordern eine intensive Abstimmung an Schnittstellen und fördern im Verbund umfassendes Systemdenken. Studierende können so das Fahrzeug mehrphasig vom Konzept über Simulation bis zum Einsatz im Wettbewerb (Shell Eco-marathon) zum Erfolg führen. Technisch stehen dabei Kompetenzen aus Informationstechnik (SW, Embedded, KI, Computer Vision), Elektrotechnik, Systems Engineering und Fahrzeugtechnik im Zentrum.Dabei verknüpfen wir physische und virtuelle Formate: Grundlagen vermitteln Vorlesungen wie Kognitive Robotik und ADAS, während digitale und physische Selbstlernmodule studierendenindividuelles Lernen ermöglichen. Dies bildet jedoch nur das Fundament für die eigentlichen Teamprozesse, die den Systemverbund realisieren, aktuelle Technologien und Wissenschaft integrieren und nah am State-of-the-Art von Industrie und Forschung agieren. Personelle Ressourcen als Nucleus und zur langfristigen Verstetigung sind dabei Kern der Förderung.
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Do students’ beliefs and orientations toward peer feedback predict peer feedback quality and perceptions?
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