Auf einen Blick
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Social Personalized Embedded New Degrees
Das Projekt SPEND (Social Personalized Embedded New Degrees) wird die Erfolge der pandemiebedingten Umstellung der RWU fortführen und zur digitalen Transformation des Präsenzbetriebs ausweiten. Embedded New Degrees sind durch ihre Verankerung in die reguläre Lehre eine innovative Adaption der von der HRK empfohlenen MicroCredentials. Dabei sind die New Degrees kleine, in sich abgeschlossene, (teil-)digitalisierte Lehr-Lern-Einheiten mit Phasen der (Selbst-) Erarbeitung, handlungsorientierten Vertiefung und Prüfung, die auf eine spezifische Kompetenzfacette abzielen und das Erreichen dieser zertifizieren. Als additive oder integrative Lehr-Lern-Einheiten ergänzen die New Degrees bestehende Lehre oder extrahieren kleine Bestandteile der Lehre und erweitern deren Reichweite. Im Projekt werden Lehrende von fachdidaktischen Digitalisierungsbegleiter:innen, Spezialist:innen für Mediendidaktik und Immersive Learning dabei unterstützt, aus ihrer Lehre eigene New Degrees zu entwickeln. Durch diese Befähigung des Lehrpersonals wird das StudiumDigitale der Katalog aller New Degrees zum nachhaltigen Bestandteil des Studienangebots der RWU. Teile des StudiumDigitale können zudem für Externe zur Orientierung oder Fortbildung angeboten werden.
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Lehrformate: Eigensinnige Orte, Stubborn Places, Devious Places
Zum Projekt „Künstlerische Forschung im urbanen Raum - Zeit Raum Archiv” haben wir 2022 und 2023 Lehrveranstaltungen in Form von zwei Seminaren á 2 SWS und zwei Seminaren á 4 SWS durchgeführt. Dabei handelte es sich um freie Wahlfächer, die sowohl von Architekturstudierenden des Hauses als auch von externen TU-Studierenden verschiedener Fachrichtungen besucht wurden. Die Seminare wurden jeweils von 2 Lehrenden und 3 Gastkritiker*innen unterrichtet und von insgesamt 70 Studierenden absolviert. [Anm. StIL: Diese Maßnahme wurde in einer Vorgängerversion der Abfrage dokumentiert. Bei der Übertragung auf das aktuelle Format kann es vorkommen, dass die Antworten nicht hundertprozentig zur Frage passen.]
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Too Positive to Be True? Sentiment Analysis of AI-Guided vs. Human-Led Debriefings in Virtual Reality Counseling Training
Debriefings are a crucial component of simulation-based learning, as they allow participants to critically reflect on their performance and translate experiences into knowledge. With the rise of artificial intelligence (AI), large language models (LLMs) are increasingly being explored as conversational agents in debriefings. However, concerns have been raised that AI debriefers may display sycophantic tendencies, characterized by overly positive sentiment and a lack of critical feedback. Such tendencies could affect learners' self-evaluations. In this study, 45 university students participated in a virtual reality (VR) counseling simulation, followed by either an AI-guided or a human-led debriefing. Sentiment analysis of 958 debriefing statements (350 AI, 608 human) was conducted using a German sentiment classification model. Results show that AI debriefers expressed significantly more positive sentiment and substantially fewer negative statements compared to human debriefers, corroborating the assumption of a sycophancy effect. However, sentiment was not found to predict self-rated counseling competence or self-efficacy. While AI debriefers provide consistent encouragement, their lack of critical feedback raises questions about their long-term effectiveness for professional skill development. Future research should explore hybrid approaches that combine AI scalability with human expertise in constructive reflection.
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