Projekte virtueller Lernraum Extended Realities XR
Lehramtsstudierende müssen lernen, virtuellen Unterricht professionell zu gestalten, wofür neben fachlichem Wissen auch methodische und konzeptionelle Fähigkeiten, insbesondere im Umgang mit Mixed-Reality-Umgebungen, benötigt werden. Aktuelle Curricula bereiten Studierende, insbesondere aus bildungsfernen Hintergründen, nicht ausreichend auf das virtuelle Lernen vor, was Ängste hervorrufen kann. Unser Projekt ProviLe setzt darauf, Studierende frühzeitig in die kriteriengeleitete Erstellung von XReality-Anwendungen einzubinden, um ihre Kompetenzen in hybriden Lernumgebungen zu stärken und Berührungsängste abzubauen. Unsere kombinatorischen Studiengänge bieten den nötigen Freiraum für XR-Qualifizierungen, vor allem im Kontext von Nachhaltigkeitsfragen. Durch Projektkurse als "Learners as Designers" sollen Studierende mit ihren Dozierenden ein XRLab mitgestalten und darin fachspezifische XR-Lehr-Lernszenarien entwickeln, die gemeinsam mit dem Projekt-Team umgesetzt und für weitere Trainings im virtuellen XRLab sowie für ergänzende Peer-to-Peer-Prozesse zur Verfügung gestellt werden. Unsere Evaluation überprüft, ob diese Maßnahmen eine positive Lernkultur fördern und die Kompetenz und Selbstwirksamkeit der Studierenden durch konstruktives Feedback stärken. Wir tragen dazu bei, nachhaltigen Wissenstransfer durch Publikationen, Kooperationen und weitere Events, wie virtuelle Workshops und Sprachcafés, in die Bildungscommunity zu befördern.
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Campus in Transition
Angesichts globaler Herausforderungen wie demografischem Wandel, Wissenschaftsskepsis und Polykrisen müssen Universitäten ihre Rollen und Strukturen grundlegend neu gestalten. Der Verbund Campus in Transition (CiT) eine strategische Allianz der TU Braunschweig, Leuphana Universität Lüneburg und der Universität Göttingen bietet hier einen einzigartigen Ansatz: Gemeinsam entwerfen wir eine flexible Lehrarchitektur, die Studierenden über institutionelle und disziplinäre Grenzen hinweg individuelle und interdisziplinäre Bildungswege ermöglicht. Unsere drei Handlungsfelder setzen neue Maßstäbe in Studium und Lehre: Durch (1) eine fluide Studienarchitektur ermöglichen wir Studierenden, individuelle und interdisziplinäre Studienwege durch die standortübergreifende Öffnung von Angeboten und eine optimierte Durchlässigkeit an den Bildungsübergängen (z.B. Schule-B.A.); (2) unsere kooperative Lehrarchitektur schafft neue Strukturen für die Entwicklung innovativer, transdisziplinärer Bildungsangebote; und mit dem niedersächsischen Ministerium für Wissenschaft und Kultur als Partner von CiT arbeiten wir (3) an einer adaptiven Administrationsarchitektur für eine flexible und anpassungsfähige Studienorganisation und Governance. Durch CiT bündeln wir Ressourcen und vereinen komplementäre Stärken, um die Bildungslandschaft nachhaltig zu prägen mit einem Modell, das bundesweit als Vorbild für zukunftsfähige Hochschulkooperation dienen kann.
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Digitale Prüfungen evaluieren
Zur Optimierung der im Projekt ii.oo entwickelten, digitalen kompetenzorientierten Prüfungskonzepte (Good Practices) war es erforderlich, die Rückmeldungen der Studierenden zu den Prüfungen einzuholen, um Verbesserungspotentiale zu identifizieren und Studierenden faire und praxisnahe Prüfungsformate zu ermöglichen. Da es zum Start des Projekts 2021 noch keine Evaluationsinstrumente für digitale Prüfungen gab, weil das Thema durch Corona erst breit in die Hochschulen integriert wurde, ist ein eigenes Evaluationskonzept sowie ein Fragebogen entwickelt worden, der an verschiedenen Hochschulen und in verschiedenen Fachbereichen eingesetzt werden konnte.
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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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