Lernen im Makerspace
Das hochschulweit angelegte Projekt fördert schwerpunktmäßig den Kompetenzerwerb der Studierenden zum eigenverantwortlichen, selbstgesteuerten Lernen anhand konkreter realweltlicher Problemstellungen in den Bereichen der Digitalisierung und der nachhaltigen Entwicklung. Damit folgt die Hochschule Düsseldorf ihrem Selbstverständnis als Hochschule für angewandte Wissenschaften und stärkt die Fähigkeiten der Studierenden und Absolvent*innen zur Lösung aktueller gesellschaftlicher Herausforderungen und Transformationsprozesse.Hierzu wird ein dreigliedriges Lehr-Lern-Konzept umgesetzt, welches1. das Lernraumkonzept des Makerspaces,2. die problem- und projektbasierten Lehr-Lern-Settings des forschungsnahen Lernens, des Service Learnings und des inter- und transdisziplinären didaktischen Ansatzes der Hochschulbildung für nachhaltige Entwicklung (HBNE-Didaktik) sowie3. eine inhaltlich-thematische Ausrichtung auf nachhaltige Entwicklung und Digitalisierungzusammenführt. Diese fördern Selbstwirksamkeitserfahrungen der Studierenden bereits im Studium und steigern damit die Employability in zunehmend inter- und transdisziplinären Berufskontexten sowie die individuelle Persönlichkeitsentwicklung. Mit diesem Lehrkonzept wird im Rahmen der Weiterentwicklung der an der Hochschule zum Einsatz kommenden Lehr-Lern-Formate ein neues Lehrarrangement systematisch erprobt und ein weiterer qualitativer Schritt in Richtung lernendenzentrierter und praxisorientierter Lehre gemacht.
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KI-unterstütze Programmierübung
In technischen Lehrveranstaltungen werden Übungen häufig in Form von Programmieraufgaben durchgeführt. Zum einen, weil die Softwareentwicklung das größte Innovationspotenzial von technischen Systemen aufweist und zum anderen die Lehre möglichst anwendungsorientiert sein soll. Die selbstständige Bearbeitung der Aufgaben wird durch Tutoren unterstützt, sodass die Unterstützung mit der Anzahl der Tutoren skaliert. In der universitären Lehre zeigt sich, dass die finanziellen Lehremittel begrenzt sind, sodass nur eine geringe Anzahl an Tutoren zur Verfügung steht. Deshalb verfolgt die vorliegende Projektidee die Entwicklung eines KI-Systems, dass die Programmierergebnisse der Studierenden analysiert und entsprechend der identifizierten Fehler Hinweise gibt. Grundlegende Probleme und häufige Fragen der Studierenden sollen so mithilfe von Maschinellen Lernen geklärt werden, ohne den Einsatz eines Tutors. Die Tutoren können sich dann vor allem auf individuelle Fragestellungen bzw. auf Studierende mit größerem Unterstützungsbedarf konzentrieren. Darüber hinaus bietet eine KI-unterstützte Programmierübung das Potenzial, dass Studierende auch außerhalb der Präsenzzeit Unterstützung erhalten.
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Mit Transfer auf verschiedenen Ebenen nachhaltig
Mit dem an der TH Köln entwickelten Ebenen-Modell begegnen wir der Frage, wie Projektergebnisse in Hochschule und Scientific Community wirksam und nachhaltig transferiert werden können. Ziel ist es, mit Transfermaßnahmen aus dem Projekt REDiEE eine möglichst breite Wirkung zu erreichen. So sollen nicht nur einzelne Lehrende/Personen erreicht werden, sondern bewusst gesteuerte Impulse für die Hochschulentwicklung gesetzt und Erkenntnisse im wissenschaftlichen Diskurs geteilt werden. Dazu strukturieren wir Transfer auf drei Wirkungsebenen: Individuum, Hochschule und Scientific Community. Anhand dieser Ebenen erkennen wir, wen wir mit Impulsen aus dem Projekt erreichen können, welche Kanäle und Formate sich dafür jeweils eignen und wie wir diese füllen möchten. Transfer denken wir dabei als kontinuierlichen Prozess, der projektbegleitend geplant, in Maßnahmen realisiert und regelmäßig reflektiert wird.
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Mechanik mit nichtlinearen finiten Elementen - Digitale Lehr- und Lernmethoden
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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