
Digitaler intelligenter Assistent für Studium und Lehre
Ein erfolgreiches Studium setzt eine effiziente Studienorganisation voraus. Dies gelingt gerade in Szenarien des Distanzlernens nicht allen Studierenden. Der gegenseitige Ansporn und die Gelegenheit für informelle Kommunikation mit ProfessorInnen und KommilitonInnen fehlen und die Informationsbeschaffung wird schwieriger. Auch sind die Informations- und Beratungsangebote der Hochschulen in der Regel noch nicht so weit digitalisiert wie deren Lehrangebote. Im Vorhaben DIAS soll ein Digitaler intelligenter Assistent für Studium und Lehre entwickelt werden. Der KI-basierte Assistent soll Studierende begleiten, sie motivieren und sie befähigen, ihr Studium besser zu organisieren und erfolgreich abzuschließen. Er dient ihnen als Planer, Kommunikator, Analysator und Motivator. Der Assistent wird in enger Zusammenarbeit mit allen Stakeholdern entwickelt und modellhaft in zwei Studiengängen der HS Ansbach erprobt. Als Ausgabekanäle sollen an der HS Ansbach beispielhaft eine App und ein Informationsterminal umgesetzt werden. Nach erfolgreichem Projektverlauf ist eine Implementierung in der gesamten Hochschule geplant. Die Open Source-basierte Entwicklung soll zudem weiteren Hochschulen und Bildungseinrichtungen zur Nutzung offenstehen.
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Intelligent Teach + Learn: Generating Study Paths
Die Fachhochschule Erfurt (FHE) reagiert auf aktuelle tiefgreifende gesellschaftliche Veränderungen, die durch dynamische Krisen und digitale Transformation geprägt sind, mit einem Projekt, das Flexibilisierung, Kompetenzorientierung und multimodale Lehrformate sinnvoll miteinander verknüpft. Ziel ist es, den Studierenden individuelle Lernpfade und die Möglichkeit zur eigenverantwortlichen Gestaltung ihres Studienverlaufs zu bieten, um ihre vielfältigen Lebensrealitäten stärker zu berücksichtigen. Unter Einbezug aktueller technologischer und gesellschaftlicher Trends soll bewusst das gestärkt werden, was uns als Menschen ausmacht: Individualität und Gemeinschaft. Basierend auf user- und evidenzbasierten, iterativ stattfindenden Analysen werden starre Studienstrukturen durch flexible Modelle ersetzt. Die Idee ist hierfür FHExplore!-Semester zu entwickeln und zu erproben: diese bieten praxisnahe, interdisziplinäre Inhalte und fördern den Kompetenzerwerb über Fachgrenzen hinweg. Ein digitales Portfolio unterstützt die Reflexion und Dokumentation des Lernprozesses. Learning Analytics und KI-Tools begleiten die Studierenden mit technischen Möglichkeiten, während Bildungscoaches die persönliche Komponente stärken. Die Maßnahmen werden durch evidenzbasierte Forschung kontinuierlich weiterentwickelt und langfristig als Open Educational Resources (OER) bereitgestellt.
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Kategorie „Fachspezifische Lehre"
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Digital design and fabrication of adaptive metal nodes for timber space frame structures
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