Digital Twin 4 Everyone
Das Projekt DigitalTwin4Everyone zielt darauf ab, ein interdisziplinäres Lehrformat zu entwickeln, das Studierenden mit heterogenen Vorkenntnissen aus verschiedenen Studiengängen das Konzept des Digitalen Zwillings aus verschiedenen Perspektiven näherbringt. Digitale Zwillinge sind eine Schlüsseltechnologie in der sich digitalisierenden Welt und spielen eine wichtige Rolle bei der Vernetzung von Prozessen. Während es bereits Vorlesungen zu diesem Thema für Ingenieurwissenschaften gibt, ist dies für viele andere Studiengänge ebenfalls relevant. Um ein ganzheitliches Verständnis des Konzepts mit Fokus auf Vernetzung zu fördern, ist ein fächerübergreifendes Lehrformat vielversprechend. In der zu entwickelnden interdisziplinären Lehrveranstaltung erarbeiten Studierende einen prototypischen Digitalen Zwilling. Herausforderungen beim Aufbau der Lehrveranstaltung sind der begrenzte Zeitrahmen für die inhaltliche Arbeit und die Organisation der Zusammenarbeit in den heterogenen Studierendengruppen. Im Laufe des Projekts werden Lösungen für diese Herausforderungen erarbeitet, diese in einem Testlauf erprobt und anschließend evaluiert.
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KI-Nutzung in der kieferorthopädischen Lehre
Die Planung einer kieferorthopädischen (KFO) Therapie basiert auf der Bewertung einer Vielzahl von Einzelbefunden und -diagnosen, d. h. Analysen von Röntgenbildern, Kiefermodellen und klinischen Befunden. Wesentliche Bausteine des Therapieplans sind sog. Problemkomplexe, für welche jeweils ein konzeptionelles therapeutisches Vorgehen festzulegen ist. Zudem sind eine chronologische Therapieabfolge und apparative Umsetzung zu definieren. Der Planungsprozess ist sehr komplex und daher im Rahmen des Zahnmedizinstudiums schwierig vermittelbar. Essentiell ist, dass die Studierenden eine möglichst große Anzahl an KFO-Patientenfällen planen. Die persönliche Besprechung aller studentischen Lösungen durch Lehrende ist aufgrund zu knapper Ressourcen allerdings nicht möglich, und das bloße Anzeigen von Musterlösungen ist häufig nicht ausreichend. Deshalb soll im Projekt basierend auf Verfahren der Künstlichen Intelligenz intelligent-adaptives Feedback gegeben werden. Darüber hinaus soll ein Learning Dashboard implementiert werden, mit dessen Hilfe die Lehrenden gezielt Themen identifizieren können, bei denen eine Vielzahl der Studierenden Probleme hat. Die Qualität der Lehre kann dadurch bei gleichzeitiger Entlastung der Lehrenden gesteigert werden. Durch einen nutzerzentrierten Entwicklungsansatz ist die enge Einbindung von Lernenden und Lehrenden gewährleistet.
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