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Virtual Collaboration – Gemeinsam für die Zukunft lernen

Die Universität Bonn zielt mit ihrem Projektvorhaben auf die Weiterentwicklung von Lehr-Lernszenarien durch kollaboratives Arbeiten und Lernen im digitalen Raum. Dafür werden drei themenspezifische virtuelle Begegnungsräume geschaffen, die durch selbstverantwortliche, gemeinschaftliche und konstruktive Arbeitsprozesse wesentliche Kompetenzen der forschungsorientierten Bildung unserer Studierenden für die digital vernetzte Lebens- und Arbeitswelt fördern. In den Themengebieten kollaboratives Arbeiten an Medien, kollaboratives wissenschaftliches Rechnen und kollaboratives Arbeiten in und an dreidimensionalen Umgebungen ermöglichen digitale Werkzeuge schon in frühen Semestern den eigenen Erschließungsprozess analytisch erfahr- und sichtbar zu machen und Peer-Feedbackformate in der Lehre zu integrieren. In einem vierten virtuellen Begegnungsraums für Lehrende soll eine Umgebung zur systematischen Reflexion und Kommunikation über Lehre an der Universität etabliert werden, in der (beteiligte) Lehrende im Rahmen kollegialer Austauschformate Inspiration und praktische Unterstützung finden.

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KI gestütztes Planspiel: Nachhaltige Stadtplanung

Die Entwicklung smarter, nachhaltiger Städte verlangt von künftigen Fachkräften mehr als reines Fachwissen: Sie müssen Daten kritisch auswerten, in interdisziplinären Teams unter Unsicherheit entscheiden und die Dynamiken realer urbaner Ziel- und Interessenkonflikte verstehen.In der Hochschullehre werden diese Spannungsfelder bislang meist nur theoretisch behandelt; klassische Lehrveranstaltungen bilden diese in der Realität vorkommenden Unvorhersehbarkeiten und Wechselwirkungen kaum ab.Hier setzt „KIPlan“ an und entwickelt ein KI-gestütztes Planspiel, das Studierenden ermöglicht, urbanen Herausforderungen durch adaptive Problemlösung zu begegnen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, systemisch zu denken und Aushandlungsprozesse zwischen städtischen Akteuren verantwortungsvoll zu gestalten.Mit Unterstützung einer generativen KI (GPT) werden dynamische Szenarien erzeugt. Diese liefern multidimensionales Feedback (ökonomisch, ökologisch, sozial, politisch) aus mehreren Akteursperspektiven (z.?B. Verwaltung, Wirtschaft, Zivilgesellschaft). Entwickelt wird das Format in Co-Design mit Studierenden; ein Mixed-Methods-Design vergleicht Lernerfolge mit und ohne KI-Feedback. Die modulare Struktur erlaubt es, das Planspiel auf weitere Themen anzupassen.KIPlan verbindet damit didaktische Planspieltradition, Gamification und Generative AI zu einem skalierbaren Lehrinstrument, das Studierende befähigt, urbane Transformation verantwortungsvoll, dateninformiert und kreativ zu gestalten

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Teach LifeSaving

Die Umgebung des Lehrprojekts Teach ImPuls lädt Studierende ein, kreativ zu werden und sich als Lehrende auszuprobieren. Hierdurch entstand das Projekt Teach LifeSaving, Leben. Retten. Lehren. Dozent*innen und Studierende haben es sich zur Aufgabe gemacht, Lebensretter*innen auszubilden. Das Angebot reicht von kurzen Reanimationsübungen auf dem Campus über 90-minütige Reanimationstrainings bis zur Qualifizierung zum Train the Trainer. Durch eine Förderung der Björn-Steiger-Stiftung konnten Reanimationstorsos im Klassensatz angeschafft werden, die Studierende und Lehrende in der Didaktischen Werkstatt Gesundheit ausleihen können. Zudem förderte die Hans-Paul-Gessner-Stiftung die Anschaffung von Ganzkörper- und Säuglingspuppen mit verschiedenen körperlichen Merkmalen, mit denen sich authentischer Echtsituationen simulieren lassen und auch Kinderreanimationstrainings ermöglichen.

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Publikation 100373

KI-unterstützte Programmierung mittels ergebniszentrierter Fehlerklassifikation. Potenziale zur Schaffung neuer Lernräume

Programmierkenntnisse gewinnen in technischen Studiengängen zunehmend an Bedeutung. Jedoch stehen in Programmierübungen häufig zu wenige Tutor:innen zur Verfügung, die die Studierenden beim Lösen der Programmieraufgaben unterstützen. Deshalb wird ein KI-System entwickelt, das die Studierenden jederzeit und individuell beim Lösen der Programmierübungen unterstützt. Im Gegensatz zu klassischen Ansätzen analysiert das KI-System nicht den programmierten Code, sondern fokussiert sich auf die Zwischen- und Endergebnisse (z. B. erzeugte Daten, Plots). Anhand dieser gibt das KI-System Hinweise und Erklärungen, um das selbstständige Arbeiten und kritische Denken ohne Musterlösung zu fördern. Ein erster Prototyp wurde im Rahmen einer Programmierübung eingesetzt und mit positiver Resonanz evaluiert.

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