Feedback bedarfsgerecht - 3D-Avatare und natürliche Sprachprozessierung für optimales Lernen in Virtual Reality
Um Lücken in der medizinischen Praxisausbildung zu schließen, werden in den vergangenen Jahren verstärkt auf Augmented und Virtual Reality (AR/VR) Technologie basierende Lernprogramme entwickelt. Diese immersiven Technologien zusammen mit Entwicklungen auf dem Gebiet der Prozessierung natürlicher Sprache und KI-basierter Dialogsysteme bieten bisher weitgehend ungenutzte Möglichkeiten, Lernprozesse im digitalen/virtuellen Raum zu unterstützen. Hierbei ist jedoch darauf zu achten, dass die kognitive Verarbeitungsfähigkeit (Cognitive Load) und die Echtheit der Lernerfahrung (Immersion/Presence) durch die instruktionale Unterstützung nicht negativ beeinflusst werden. In dem Vorhaben soll die bestehende VR-Lernumgebung für medizinische Notfallszenarien (STEP-VR) um eine virtuelle Tutorperson als Ansprechpartner für die Lernenden erweitert werden. Basis hierfür ist ein KI-basiertes Dialogsystem, das beruhend auf maschinellem Lernen flexibel zu verschiedenen Lernszenarien und perspektivisch auch unterschiedlichen Typen von Lernsoftware - trainiert werden kann. Auf diese Weise kann die virtuelle Tutorperson den Lernenden bedarfsgerecht Rückmeldungen und Hilfestellungen geben, aber auch Hintergrundwissen zum Lernkontext vermitteln. Im nächsten Schritt soll dessen Wirksamkeit auf Nutzungserfahrung, Lernerfolg und kognitive Belastung mit der von traditionellem automatisiertem Expertenfeedback verglichen werden.
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WoodVision
Im Vorhaben WoodVision soll die Kausalität zwischen holzanatomischen und holztechnologischen Eigenschaften im virtuellen Raum erlebbar gemacht werden. Dafür ist geplant, eine virtuelle Xylothek mit den bedeutendsten Handelshölzern zu erstellen und in einer Augmented Reality technologische Kenngrößen wie z.B. Zug-, Druck- oder Biegelast auf segmentierte Gewebebereiche der jeweiligen Holzart zu modellieren. Mit dieser Anwendung soll Studierenden die Beziehung zwischen Materialaufbau und Materialverhalten in einer explorativen virtuellen Lernumgebung nähergebracht werden. Das Lehrangebot soll sich in erster Linie an Studierende des derzeit an der HNEE geplanten Masterstudiengangs Digitalisierung der Wertschöpfungskette Holz, aber auch an Studierende verwandter Studienprogramme (z.B. Holzingenieurwesen, Forstwirtschaft u.a.) richten.
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ILIAS-basierter Selbstlernkurs zum Umgang mit generativer KI - "KI & Du" / "AI & You"
Im Rahmen des Projekts digit@L wurde ein Selbstlernkurs auf der Lernplattform ILIAS konzipiert. Die Maßnahme umfasst die didaktische Aufbereitung komplexer Themenfelder in modularer Form: einem Grundlagenmodul zu Funktionsweise, Ethik und rechtlichen Rahmenbedingungen von KI sowie einem anwendungsorientierten Modul mit flexibel aktualisierbaren Use-Cases. Studierende sollen nicht nur verstehen, wie KI funktioniert und beim wissenschaftlichen Schreiben, Lernen, Recherchieren oder Programmieren unterstützen kann, sondern auch kritisch reflektieren wo Chancen und Grenzen liegen. Dabei wird über interaktive Module mit kurzen Videos, praxisnahen Beispielen und Reflexionsfragen zum Entdecken, Nachdenken und Ausprobieren angeregt. Wer alle drei Lerneinheiten des Grundlagenmoduls inklusive der integrierten Wissensüberprüfungen absolviert, kann sich anschließend direkt den eigenen Leistungsnachweis in Höhe von 1 ECTS in ILIAS herunterladen.
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Hybrid activity-oriented learning spaces to strengthen social-emotional learning processes in the social, therapeutic and health sciences
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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