Digitalbaukasten für kompetenzorientiertes Selbststudium
Ziel des Verbundprojekts DigikoS ist es, Studierende und Lehrende besser auf die gesteigerten Herausforderungen von hybriden Lehr-/Lernszenarien vorzubereiten. Der durch die Pandemie ausgelöste Digitalisierungsschub wird genutzt, um die notwendigen Fähigkeiten und Fertigkeiten im Umgang mit digitalem Lernen und Lehren zu stärken und tragfähige Konzepte für den Studienverlauf zu entwickeln. Dazu werden auf Grundlage umfangreicher Vorarbeiten Unterstützungsangebote für Studierende und Lehrende aus- und aufgebaut. Studierende werden bei der Nutzung digitaler Selbstreflexionsinstrumente zum Aufbau von Selbstlernkompetenz und Digital Skills begleitet. Dabei wird u.a. die Motivation Studierender zum digitalen Selbststudium adressiert. Lehrende werden durch Beratung und methodische Hinweise über eine Toolbox so befähigt, dass sie den besonderen Ansprüchen hybrider Lehrformate gerecht werden können. Die konzeptionelle Brücke zwischen den Angeboten für Studierende und Lehrende bilden Digital Scouts, die Studierende im Selbststudium betreuen und Lehrende beim Einsatz der Toolbox unterstützen.
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Gemeinsam Onlineformate weiterentwickeln - Innovativ und Nachhaltig
Die Hochschule Fulda verfügt über eine sehr gute Infrastruktur und zentrale Supportangebote für das digitalgestützte Lehren und Studieren. Es fehlt jedoch an digitaler Kompetenzentwicklung zur interaktiven, praxisnahen Lehre und bedarf daher eines partizipativen Ansatzes von Lehrenden, Studierenden und unterstützenden Einrichtungen, der aus den Fächern heraus geführt wird. Die Innovationsidee besteht in der Ausweitung der zentralen digitalen Supportangebote in fachgebundene, die nachhaltig Adaptionen, (Weiter-)Entwicklung und Umsetzungen von innovativen Lehr-Lernansätzen ermöglichen. Sie zielt auf fachgebundenes, studierendenorientiertes und nachhaltiges Lehren sowie Prüfen durch praxisnah und interaktiv gestaltete hybride Lehr-Lernarrangements und Module. Die geplanten Maßnahmen beinhalten den Aufbau eines Expert*innenpools zur Begleitung des Digitalisierungsprozesses in den Fächern. In Diskursräumen sollen Lehrinnovationen und Probleme in der digitalgestützten Lehre identifiziert werden sowie in adäquate Adaptionen münden. In hybriden Lehr-Lernlaboren sollen neue Lehransätze erprobt werden. Zudem sollen fachgebundene Lehr-, Lern- und Prüfungsmaterialien sowie fächerübergreifende Open Educational Ressources (OER) erstellt werden.
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Kommunikationsstrukturen im Projektteam
In interdisziplinären Hochschulentwicklungsprojekten treffen Mitarbeitende aus unterschiedlichen Arbeitskulturen aufeinander. Lehrstühle, Abteilungen und Fachbereiche haben jeweils eigene Kommunikationsgewohnheiten sozialisiert – von regelmäßigen Jour Fixes bis hin zu rein anlassbezogenen Mail-Abstimmungen. Diese Unterschiede können die Zusammenarbeit belasten, wenn sie nicht bewusst adressiert werden. Die Maßnahme beschreibt, wie Projektkoordinator:innen diese Unterschiede erkennen und darauf aufbauend eine passgenaue Kommunikationsstrategie entwickeln. In kleinen Teams geschieht dies durch aktives Erkunden der Bedürfnisse; in Großprojekten eher durch Fingerspitzengefühl bei der Strukturgestaltung. Ziel ist es, einen Rahmen zu schaffen, der möglichst wenig Reibung produziert und gleichzeitig den Projektanforderungen gerecht wird.
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Too Positive to Be True? Sentiment Analysis of AI-Guided vs. Human-Led Debriefings in Virtual Reality Counseling Training
Debriefings are a crucial component of simulation-based learning, as they allow participants to critically reflect on their performance and translate experiences into knowledge. With the rise of artificial intelligence (AI), large language models (LLMs) are increasingly being explored as conversational agents in debriefings. However, concerns have been raised that AI debriefers may display sycophantic tendencies, characterized by overly positive sentiment and a lack of critical feedback. Such tendencies could affect learners' self-evaluations. In this study, 45 university students participated in a virtual reality (VR) counseling simulation, followed by either an AI-guided or a human-led debriefing. Sentiment analysis of 958 debriefing statements (350 AI, 608 human) was conducted using a German sentiment classification model. Results show that AI debriefers expressed significantly more positive sentiment and substantially fewer negative statements compared to human debriefers, corroborating the assumption of a sycophancy effect. However, sentiment was not found to predict self-rated counseling competence or self-efficacy. While AI debriefers provide consistent encouragement, their lack of critical feedback raises questions about their long-term effectiveness for professional skill development. Future research should explore hybrid approaches that combine AI scalability with human expertise in constructive reflection.
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