Journeying Towards Cooperation. Wie wir Lehr-Lernnetzwerke gewinnbringend gestalten können
Auf einen Blick
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Forschend im Labor Lernen
Das natur- und ingenieurwissenschaftliche Labor ist ein Ort des Entdeckens, des Ausprobierens und der Kreativität. Während der Pandemie ließen sich Laborpraktika nur schlecht durch Onlineformate ersetzen. Laborarbeit ist damit zentraler Bestandteil des Präsenzstudiums. Leider entspricht die Studienwirklichkeit gerade in den ersten Semestern nicht diesem Ideal des entdeckenden kreativen Lernens. Vielmehr haben die Studierenden in klar vorgegebenen Schritten längst bekannte Sachverhalte nachzuvollziehen, was zu Unzufriedenheit, verringertem Lernerfolg und erhöhten Durchfallquoten führt. Um der Situation entgegenzuwirken wollen wir im ersten Schritt die bestehenden Laborpraktika erfassen und einen Information-Hub Labordidaktik aufbauen. Mit einem Fokus auf Lernzielorientierung und Kompetenzentwicklung in der Laborarbeit gestalten wir die Labordidaktik durch eine zentrale Koordinationsstelle gemeinsam mit Lehrenden neu. Dies führt zu einer Diversifizierung der Laborauswahl mit Hands-on-, hybriden, virtuellen und simulierten Formaten. Im zweiten Schritt erproben wir das Praktikumskonzept im Rahmen der Lehrveranstaltung Experimentalphysik für Ingenieure. Mit zentraler labordidaktischer Unterstützung werden wir offene Aufgabenstellungen entwickeln, welche die Studierenden selbstgesteuert und selbständig lösen können. Ergänzend dazu wird das neue Laborkonzept aus Sicht der Lehrenden und Lernenden evaluiert und die Übertragbarkeit auf weitere Fachrichtungen geprüft.
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Barrierefreiheitsberatung für Lehr-/Lernsettings
Umsetzungsoptionen digitaler Barrierefreiheit mussten vermittelt werden. Kollegiale, der Binnenlogik des jeweiligen Projekts angepasste Einzelberatung führte zum Erfolg. Barrierefreiheit nützt allen und ist ein verpflichtendes Prinzip, aber noch nicht Allgemeingut: Ressourcen und Kreativität aktivieren!
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Open-Source Intelligent Tutoring System for Programming Exercises in Engineering Education
Implementing control and machine learning algorithms in MATLAB and Simulink is a critical competency in advanced control engineering. While immediate feedback is essential for fostering intuitive understanding, it is traditionally constrained to scheduled exercise sessions or consultation hours. To bridge this gap, this project introduces an open-source intelligent tutoring platform that provides continuous, on-demand feedback. To accommodate diverse solution strategies, the platform employs a hybrid evaluation strategy combining result-based and code-based metrics. This ensures that valid alternative solutions that differ from predefined sample solutions are not misclassified. In case of incorrect solutions, a Large Language Model, contextualized with sample solutions and task classification results, offers auxiliary support for students struggling to initiate or complete tasks. Instructional scaffolding is adaptively adjusted to guide students toward independent problem-solving. We position this platform as a supplementary tool designed to enhance, rather than replace, valuable interactions between students and human tutors. Built on open-source tools, the system is architected for reusability, enabling lecturers across engineering subjects to adapt the framework to their teaching needs easily.
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