
Zukunftskompetenz Interdisziplinarität. Didaktische Tools für die Technikfolgenabschätzung am Beispiel von grünen Technologien
Der bislang wenig erfolgreiche Versuch, Technikfolgen mit immer noch mehr Technik zu begegnen, zeigt dass die großen Probleme unserer Zeit wie der Klimawandel nun einmal nicht monodisziplinär gelöst werden können. Das liegt daran, dass keine Disziplin allein in der Lage ist, die Gesamtfolgen von Technologien einzuschätzen. Die Fähigkeit zur interdisziplinären Zusammenarbeit gilt deshalb als Schlüsselkompetenz für eine nachhaltige Entwicklung. Derzeit bieten die MINT-Curricula vieler Technischer Universitäten Studierenden kaum Gelegenheit, diese Schlüsselkompetenz zu entwickeln, sehen sie bestenfalls schwach interdisziplinäre Projekte (zwischen MINT-Studiengängen) vor, ohne Technik bspw. in ihrer gesellschaftlichen Komplexität zu betrachten oder die interdisziplinäre Zusammenarbeit durch die Studierenden reflektieren zu lassen. Nur so könnten sie aber aus der reinen Arbeitsform eine Kompetenz entwickeln, die sich auf andere Kontexte übertragen lässt. Das Projekt "Zukunft jetzt!" wagt ungewöhnliche didaktische Wege, um die Lernvorteile starker interdisziplinärer Zusammenarbeit (zwischen Technik-, Natur-, Geistes- und Sozialwissenschaften) zu ermöglichen - selbst da, wo diese Vielfalt in den Lerngruppen fehlt. Die Studierenden werden zu Beforschenden ihrer Selbst und entwickeln gemeinsam mit den Wissenschaftler*innen didaktische Methoden, um eine schwache interdisziplinäre Zusammensetzung der Lerngruppe zu kompensieren - das Ganze am Beispiel "Grüner Technologien".
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HyFlex, HighTech & HighTouch (H³): Studienerfolg ermöglichen durch flexible Kompetenzentwicklung und Lehr-/Lernszenarien
Das Projekt H³ will Lehr-/Lernszenarien in Richtung hybrid-flexibler Varianten weiterdenken, personalisierte, digital unterstützte Lernpfade entwickeln, die Kompetenzentwicklung der Studierenden fokussieren, technische Innovationen nutzen und zu mehr Studienerfolg beitragen. Damit begegnen wir folgenden Problemlagen: 1.Die Teilnahme der berufstätigen Studierenden an Präsenz-Modulen ist nicht (immer) gesichert:aufgrund von Berufstätigkeit, familiären, persönlichen oder strukturellen Kontexten. 2.Dem Bedarf nach Austausch- und Interaktionsmöglichkeiten kann das Studium nicht immergerecht werden (insbesondere in Selbstlernphasen). 3.Studierende haben häufig Probleme, ihr Selbststudium zu organisieren und individuelle Lernprozesse fokussiert zu steuern. Diese Herausforderung gehen wir an, indem wir unsere Studiengänge der Sozialen Arbeit flexibilisieren: durch hybride Lehr-/Lernangebote, den Einsatz von innovativen Technologien und E-Coaching-/E-Assessment-Tools zur selbstgesteuerten Kompetenzentwicklung. Unsere langjährige Erfahrung in der Online-Lehre, verbunden mit mehrstufigen Evaluationsverfahren, garantiert die Qualität unserer Arbeit, die durch die Etablierung von Transferprozessen weit über das Projektumfeld hinauswirkt. Eine übergreifende und vergleichende Wirksamkeitsanalyse ist Teil des Gesamtprojektes.
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KI-basiertes Feedback in simulierten Lernsettings
Aktuelle Machine-Learning-Ansätze sollen entwickelt werden, um menschliches Verhalten in ausgewählten Kommunikationssituationen anhand definierter Kriterien objektiv und reliabel zu erfassen. Aufbauend auf umfangreichen Vorarbeiten wurde ein Machine-Learning-Algorithmus weiterentwickelt, der Mimik im Hinblick auf definierte Kriterien auswertet. Studierende erhalten darauf basierend automatisiertes, KI-gestütztes Feedback zu ihrem kommunikativen Verhalten in digital angereicherten Präsenzsettings (z. B. Arzt-Patienten- oder Beratungsgespräche). Der Mehrwert liegt insbesondere in höherer Objektivität und Skalierbarkeit gegenüber rein menschlichem Feedback. Der Ansatz wurde pilotiert und auf die Grundschulpädagogik ausgeweitet. Für Eltern-LehrerInnen-Gespräche wurde ein strukturierender Leitfaden entwickelt, der als Grundlage für KI-gestützte Avatare als Gesprächspartner dient.
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Wenn Studierende die Vorlesung halten – ein kollaboratives Lehrformat.
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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