Adaptive Digital Assistance in Virtual Reality
Virtual Reality (VR) wird in der höheren Lehre allgemein ein enormes Potenzial zugeschrieben und Umfragen verdeutlichen immer wieder, dass VR gegenüber eine positive Grundeinstellung entgegengebracht und ihre Nutzung in der Lehre allgemeinhin als positiv wahrgenommen wird. Dennoch schreitet die Adaption von VR in der Lehre nur zögerlich voran.Grund dafür könnte sein, dass VR immer noch ein neues Medium ist und dessen Nutzung allein viele Nutzer*innen bereits überfordert. Gleichzeitig sind erfahrenere Nutzer*innen von zu ausgedehnten Tutorials schnell unterfordert. Beides kann zu Frustration führen und von der eigentlichen VR-Erfahrung ablenken.Wesentlicher Vorteil virtueller Welten ist, dass sie sich in Echtzeit verändern und an Nutzer*innen anpassen können. Das soll ausgenutzt werden, um gezielt hilfebedürftigeren Nutzer*innen Supportmechanismen wie visuelle/auditive Anweisungen zur Verfügung zu stellen und so ein flüssigeres Erlebnis zu ermöglichen. Da sich Schwierigkeiten in der Nutzung von VR auf sehr heterogene Weise äußern können, sollen diese Supportmechanismen nicht regelbasiert, sondern datengetrieben mit Machine Learning auf Basis von Nutzungsdaten umgesetzt werden, die im Rahmen des Projekts erhoben werden sollen. Die Wirksamkeit der Maßnahmen soll anschließend durch Anwendung in der Lehre geprüft werden. Ziel ist es, eine intelligente Umgebung zu schaffen, die Nutzer*innen kennenlernt und sie nur dort unterstützt, wo Hilfe gebraucht wird.
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Studium uMINTerpretiert
Mit Studium uMINTerpretiert verfolgt die HFT Stuttgart das übergeordnete Ziel, Studierende durch selbstreguliertes Lernen (SRL) schrittweise an selbstreguliertes Forschen (SRF) heranzuführen. Im Zentrum stehen flexible und individualisierte Lernstrukturen, die die diversen Bildungsbiografien und Lebenssituationen der Studierenden adressieren. Durch die Entkopplung von CPs und SWS, sollen flexibel gestaltbare Studienzeiten und Prüfungen ermöglicht werden. Dies erfolgt durch die Einführung von Microcredentials und Stackability, die den Studierenden ermöglichen, ihr Lerntempo und ihre Prüfungszeitpunkte individuell anzupassen. Diese Learning Journeys werden durch datenbasierte Feedbacksysteme unterstützt, die den Lernfortschritt kontinuierlich messbar, steuerbar und besprechbar machen.In den Masterprogrammen stärkt das Projekt Forschungsinhalte, indem Studierenden wissenschaftliche Karrierepotenziale aufgezeigt werden. Forschungsanteile in Lehrinhalten werden transparenter gestaltet, um forschungsbasiertes Lernen zu fördern und Studierende für wissenschaftliche Tätigkeiten zu begeistern. Langfristig soll dies die Übergänge vom SRL hin zum SRF unterstützen. Forschungsinteressierte Studierenden können so bereits im Studium intensiv in Forschungsprojekten mitarbeiten.Durch diese Maßnahmen trägt das Projekt zur Flexibilisierung und Individualisierung der Studienverläufe bei und fördert gleichermaßen die Forschungskompetenz und akademische Entwicklung der Studierenden.
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