Virtuelles Labor mit adaptivem Tutoringsystem
Naturwissenschaftliche Studiengänge wie das Fach Chemie sind seit Jahren von hohen Abbruchquoten betroffen. Laborpraktika als essenzielle Lehrveranstaltungen für die Entwicklung experimenteller Kompetenzen haben sich hierbei als eine besondere Herausforderung für Studierende der Studieneingangsphase herausgestellt. Dies lässt sich u.a. auf die sehr heterogenen Voraussetzungen der Studienanfänger:innen zurückführen. In einer interdisziplinären Kooperation zwischen der Chemiedidaktik und des Instituts für Informatik erstellen Studierende des Masterstudiengangs Computer Science daher im Rahmen einer Projektgruppe die Anwendung VRLabTutor. Sie soll Chemie-Studierenden ermöglichen, in einer authentischen Laborumgebung zeit- und ortsunabhängig zu experimentieren. Ein auf KI basierendes adaptives Tutoringsystem in Avatarform gibt den Studierenden auf mehreren Ebenen (z.B. deklarativ und prozedural) Feedback zu ihren Handlungen im Labor. Chemie-Studierende unterstützen die gesamte Entwicklung durch regelmäßige Rückmeldungen über Usertests. VRLabTutor ist damit ein Projekt von Studierenden für Studierende. Das Projekt wird in das Selbststudium des Praktikums Allgemeine Chemie der chemiebezogenen Bachelorstudiengänge sowie in etablierte Angebote (Lernraum Chemie) implementiert. Neben dem Aufbau eines Netzwerks zum Ergebnistransfer in andere Fächer werden die entwickelte Anwendung sowie die Arbeit in der Projektgruppe prozessbegleitend evaluiert.
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Sichere Laboreinführung mit VR/AR-Unterstützung
Im Fokus des Projekts steht die Integration von Augmented Reality (AR) und Virtual Reality (VR) für die Laboreinführung in der Werkstofftechnik, um den Studierenden eine praxisnahe und sichere Vorbereitung auf die Arbeit im Werkstofflabor zu ermöglichen. Das Vorhaben wird von einem interdisziplinären Team an der Westsächsischen Hochschule Zwickau (WHZ) in Kooperation mit der Technischen Universität Dortmund (TU Dortmund) umgesetzt und baut auf den Ergebnissen des Freiraum 2023-Projekts DigiMatLabExam (Projektnummer: FR?627/2023) auf. Die bereits erarbeiteten und erprobten Lehrmaterialien werden in das Projekt integriert und durch AR- und VR-Anwendungen erweitert. Mittels VR sollen die Laborversuche einschließlich der genutzten Gerätschaften virtuell abgebildet werden, sodass die Studierenden die Versuchsdurchführung nachvollziehen und üben können. Sobald die Studierenden die Laborversuche in der VR-Umgebung sicher beherrschen, sollen sie mit AR?Unterstützung die Versuche mit realen Proben im Labor durchführen und auswerten. Dabei können verschiedene Unterstützungsgrade in der AR eingestellt werden (Beginner, Intermediate, Expert). Die digitale Bereitstellung der Inhalte erhöht die Flexibilität und stärkt damit die Selbstorganisation der Studierenden. Zur Förderung der studentischen Partizipation wird das Projekt von einem unabhängigen Studierendengremium begleitet, das im Rahmen der Konzeption beratend tätig ist und auch in die regelmäßige Evaluation eingebunden wird.
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Konzeption von Social-Media-Formaten
Ein Teil des Projektes ist das Erproben von (Geschichts-)Wissenschaftskommunikation auf Social Media. Dafür haben wir drei Formate entwickelt und umgesetzt, in denen wir auf unterschiedlichen Wegen versuchen, dieses Ziel zu erreichen, d. h. Forschungsmethoden und wissenschaftliche Erkenntnisse kurz und anschaulich zu präsentieren. [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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Chattest du nur oder lernst du auch? Lernen mit KI fördern.
Generative KI nutzen kann jede:r – aber kann KI wirklich beim Lernen helfen? Zwei Hochschulkurse mit über 2000 Teilnehmenden zeigen: Der Schlüssel liegt nicht in der Technologie, sondern im bewussten Umgang mit ihr. Was passiert, wenn Studierende KI nicht als digitalen Ghostwriter, sondern als Lernpartner entdecken? Dieser Blogbeitrag über eine interinstitutionelle Kooperation zwischen der FernUniversität Hagen und der Hochschule Koblenz liefert spannende Erkenntnisse über effektives Lernen mit KI.
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