Physikalisches Grundwissen an weiterführenden Schulen durch Reverse-Mentoring begreifbar machen
DimensionLab3 Vermittlung von Physik in der dritten Dimension: Begreifbar machen von Grundwissen aus den Bereichen Technische Mechanik, Strömungslehre und Chemie durch Reverse-Mentoring studentischer Mentoren im naturwissenschaftlichen Unterricht von Schulen bei Schülern der Altersgruppe 13-16 Jahre. Obwohl eigentlich gerade aktuelle Probleme wie Pandemie, Klimawandel, Energieversorgung, Hochwasser, Mobilitätswende, Einsatz von Wasserstoff, Brennstoffzelle, Heizungs- und Lüftungskonzepte, Aerosole, usw. sehr stark nach technischen Lösungen und darüber hinaus deren Digitalisierung im Bereich Simulation verlangen, verknüpfen die Schülerinnen und Jugendlichen dieses nicht mit der klassischen Ingenieurausbildung. Durch die Miteinbeziehung der Studierenden in den Lernprozess an den Schulen und bei der Durchführung und Organisation eines sog. Reverse-Mentoring an Schulen, bei dem sie selbst als Vorbild wirken, sollen die Motivation und Anerkennung für den eigenen Lernprozess aktiviert werden. Die Schnittstelle zwischen Schulen und Hochschulen soll gestärkt werden.
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KI-basiertes Feedback für Freitexte und Diagramme
In diesem Projekt, welches auf dem Easy-Tutor Projekt von Freiraum 2022 aufbaut, soll unter Benutzung von Prompting-Technologien auf bekannten Sprachmodellen wie ChatGPT oder Mistral sowie eigenen KI-Modellen ein bestehendes intelligentes Tutorensystem (ITS) für SQL-, Excel- und Mathe-Aufgaben um die Feedback-Generierung für weitere Aufgabenarten erweitert werden: Textaufgaben mit wenigen Lösungsvarianten (z.B. Modellierungsaufgaben) und Freitextaufgaben sowie die Überprüfung von Seminar- und Abschlussarbeiten.Im ersten Fall erfolgt zuerst eine Harmonisierung und dann eine (semi)-automatische Klassifikation der Lösungsstrategien durch das ITS. D.h., wenn das ITS eine neue Lösungsstrategie entdeckt, reicht es diese zur Korrektur an Dozierende weiter. So lernt das ITS, neue Strategien zu bewerten. Mit der Zeit kann es dann immer selbstständiger den Studierenden Feedback geben, auch wenn sich die konkreten Formulierungen jedes Mal unterscheiden. Dieser Ansatz ist eine Verallgemeinerung des Ansatzes zur selbstlernenden Feedback-Generierung für SQL-Aufgaben [arXiv:2311.10730].Bei Seminar- und Abschlussarbeiten überprüft das ITS neben Formalkriterien (wie Zitierweise) die Struktur und den Aufbau der Arbeit (Ist eine Forschungsfrage erkennbar? Bauen die vom Sprachmodell erkannten Aussagen auf vorherigen Teilen der Arbeit auf? Gibt es ein Fazit, welches zur Forschungsfrage passt?). Dozierende können Feedback geben, nachdem viele strukturelle und formale Fehler schon beseitigt wurden.
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Im Arbeitspaket „Digitale Prüfungssysteme“ bestand die Herausforderung darin, dass die Strukturen, Strategien und Prozesse der neun Verbundhochschulen stark voneinander abwichen. Deutlich zeigte sich dies bei den Prüfungsformen, unterschiedlichen Bezeichnungen und Begrifflichkeiten sowie unterschiedlichen digitalen Prüfungssystemen. Diese Heterogenität erschwerte es, einheitliche und klar strukturierte Anwendungsfälle (Use Cases) für Lehrende zu definieren und übersichtlich aufzubereiten. Nach einem intensiven Austausch über geeignete Umsetzungsmöglichkeiten wurde entschieden, sämtliche Anwendungsfälle in einem regelbasierten Chatbot abzubilden und über die Projektwebseite bereitzustellen. Tio unterstützt Lehrende dabei, das passende Prüfungsformat auszuwählen und erleichtert gleichzeitig den Zugang zu Good Practices. Dadurch erhalten auch Supportmitarbeitende und weitere Interessierte einen transparenten Einblick in die unterschiedlichen Prüfungsoptionen der bayerischen Hochschulen.
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Diversität braucht Digitalität? Eine Verhältnisbestimmung in der Organisation Hochschule
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