
Reallabor Wald
Im Rahmen eines Reallabors verlegt das Fachgebiet Nachrichtenübertragung Lehrveranstaltungen in Naturschutzgebiete mit erhöhter Waldbrandgefahr, als Ausgangspunkt für transdisziplinäre Forschungsinitiativen der Studierenden. Die Frage, wie persönliche Kompetenzen mit den Anforderungen der Welt in Einklang gebracht werden können, steht im Mittelpunkt dieses Vorhabens. Ob durch technisch unterstützte Löschmethoden, den Einsatz von Brandmeldern oder die Erhöhung der Sichtbarkeit der Waldbrandproblematik das übergeordnete Ziel besteht darin, das Format Reallabor allgemein in die Ausbildung von Studierenden zu integrieren und dabei ergebnisoffen zu bleiben. Das Projekt gliedert sich in vier zentrale Elemente: Eine Exkursion, bei der in Zusammenarbeit mit lokalen Akteuren die spezifischen Herausforderungen in den betroffenen Regionen Griechenlands und auf Korsika erörtert werden. Expertenworkshops, welche existierende technische und menschliche Lösungsansätze evaluieren und fächerübergreifende Vernetzung der Studierenden ermöglichen. Die ergebnisoffene Erarbeitung prototypischer Lösungsansätze. Eine öffentliche Ausstellung, die die erarbeiteten Lösungsansätze einem breiten Publikum präsentiert und zur Diskussion stellt.
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autonomous.next
autonomous.next (Next-level Education for X-disciplinary Teams in automous driving) etabliert einen didaktisch und technologisch hochinnovativen Lehrverbund, in dem Studierende in agilen Teams komplexe technische Systeme des autonomen Fahrens entwickeln, theoretische Kenntnisse vertiefen und modernste Technologien praxisnah umsetzen. Im Prozess des forschenden Lernens entwickeln wir eine autonome Fahrzeugplattform, von sensorbasierter Perzeption bis zur Aktuation. Komponenten werden in interdisziplinären Teams realisiert, erfordern eine intensive Abstimmung an Schnittstellen und fördern im Verbund umfassendes Systemdenken. Studierende können so das Fahrzeug mehrphasig vom Konzept über Simulation bis zum Einsatz im Wettbewerb (Shell Eco-marathon) zum Erfolg führen. Technisch stehen dabei Kompetenzen aus Informationstechnik (SW, Embedded, KI, Computer Vision), Elektrotechnik, Systems Engineering und Fahrzeugtechnik im Zentrum.Dabei verknüpfen wir physische und virtuelle Formate: Grundlagen vermitteln Vorlesungen wie Kognitive Robotik und ADAS, während digitale und physische Selbstlernmodule studierendenindividuelles Lernen ermöglichen. Dies bildet jedoch nur das Fundament für die eigentlichen Teamprozesse, die den Systemverbund realisieren, aktuelle Technologien und Wissenschaft integrieren und nah am State-of-the-Art von Industrie und Forschung agieren. Personelle Ressourcen als Nucleus und zur langfristigen Verstetigung sind dabei Kern der Förderung.
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Excel-Checker
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Bildungsziele und Kompetenzverständnis im MarSkill
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