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Problembasiertes Lernen und Prüfen sozialer und kommunikativer Kompetenzen mit Situational Judgement im Polizeistudium

Ziel des Projektes ist, das Polizeistudium praxisnäher zu gestalten und dabei polizeiliches Erfahrungswissen und wissenschaftliche Erkenntnisse einzubeziehen. Zudem soll eine durch die Nutzung digitaler Technologien massentaugliche Alternative zur Vermittlung sozio-kommunikativer Kompetenzen erprobt werden. Dazu sollen videobasierte Szenarien mit polizeilichen Standardsituationen aus dem Bereich Schutzpolizei/Streifendienst erstellt werden, die sowohl für die Lehre als auch im Prüfungsbereich genutzt werden können. Grundlage für die Entwicklung der Szenarien soll eine Befragung von berufserfahrenen Polizistinnen und Polizisten bilden. Gesucht werden Situationen, welche von den befragten erfahrenen Polizistinnen und Polizisten erfolgreich bewältigt wurden (Beispiele guter Praxis), jedoch als schwierig für Unerfahrene eingeschätzt werden. Neben der reinen Situationsbeschreibung geht es dabei vor allem auch um eine psychologische Auswertung der Situationen, die mittels der sogenannten "Critical Decision Method" nach Gary A. Klein durchgeführt werden soll. Auf dieser Grundlage sollen für Lehrzwecke an der Hochschule für Polizei geeignete Szenarien erarbeitet, verfilmt und in der Lehre erprobt werden. Dabei soll auf Methoden wie das „Problembasierte Lernen“ als Lehrmethode und „Situational Judgment“ als Prüfungsform zurückgegriffen werden, die bisher im Polizeistudium in Deutschland noch wenig genutzt werden.

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Projekt 101757
Projekt

Robotik Lernen – in vier Dimensionen

Den Umgang mit und die Programmierung von Robotern erlernt man am besten in der praktischen Anwendung. Trotz gut ausgestatteter fakultätsübergreifender Industrie-Roboter-Labore, reicht die verfügbare Kapazität an der HKA nicht aus, um die hohe Nachfrage nach Robotervorlesungen zu decken. Dies führt dazu, dass Studierende zu wenig Präsenzzeit am Roboter haben, um sich intensiv mit der Materie auseinander setzen zu können oder teilweise keinen Platz in der Vorlesung erhalten. Im Rahmen von RoLe4D soll das an der HKA vorhandene Lehrkonzept für die Robotik umfassend weiterentwickelt werden, um den Praxisanteil und Lernerfolg deutlich zu erhöhen. Darüber hinaus sollen mehr Studierende einen Zugang zur Robotik erhalten. Zur Erreichung dieser Ziele sollen neue interaktive und immersive Technologien und Methoden eingesetzt und evaluiert werden, sodass das Zusammenspiel unterschiedlicher Lernorte möglichst lernförderlich gestaltet wird. Das zu entwickelnde Lehrkonzept umfasst die 4 Stufen 1. Einführung eines Inverted Classrooms (Einsatz von interaktiven Medien), 2. Einsatz von virtuellen Schulungszellen (Roboter in virtueller Welt programmieren lernen), 3. Entwicklung von simulierten Schulungszellen (Erstellen der Roboterprogramme in der Simulation und Evaluation in der Realität) und 4. Optimierung der realen Schulungszelle (das in den Schritten 1-3 erlernte Wissen in der Realität am echten Roboter anwenden).

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Maßnahme 100040
Maßnahme

Lernfeedback durch Kontrafaktische Erklärungen

Die Maßnahme adressiert die Herausforderung, dass Lernende in digitalen Lernumgebungen stark hetero-gen in ihren selbstregulierten Lernfähigkeiten (SRL) sind und herkömmliches Feedback diese Unterschiede nicht berücksichtigt. Auf Basis der SRL-Theorie wurden Anforderungen an personalisiertes Feedback abge-leitet und mit Verfahren des Maschinellen Lernens sowie Erklärbare KI (XAI) umgesetzt. Dadurch konnten Lernverhalten und individuelle Charakteristika von Studierenden erfasst und mittels kontrafaktischer Er-klärungen in handlungsleitendes Feedback übersetzt werden. Eine universitäre Lehrveranstaltung diente als Testfeld, in dem signifikante Verbesserungen bei Plattformnutzung und Prüfungsergebnissen nachge-wiesen wurden.

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Publikation 100365

Open Music Academy

Lemma ›Open Music Academy‹, in: Wikipedia – Die freie Enzyklopädie, https://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Open_Music_Academy

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