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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Cross-Reality-Labore (XR-Labore: Lehr-Lernlabore, die digitale Medien und VR mit einbeziehen) drängen inzwischen verstärkt in die hochschulische Laborlehre auf allen Studienstufen der MINT-Fächer. Neben der fachbezogenen Kompetenzentwicklung können so auch Kompetenzen für kollaboratives, agiles Lernen 4.0 von den Studierenden generiert werden. KICK 4.0 greift diese Entwicklungslinien auf, verknüpft sie aber mit völlig neuartigen KI-Kompetenzbedarfen, die mit der zunehmenden Verbreitung von KI-basierten Natural-Language-Processing(NLP)-Systemen umfassend notwendig werden. Ziel des Projektes ist es, Chancen und Grenzen dieser Mensch-KI-Kollaboration für Studierende reflexiv erfahrbar zu machen. Hierzu werden Real-World-Scenarios (didaktische Szenarien für Real-World-Problem-Solving) für die Laborlehre in der Strömungsmechanik entwickelt und eingesetzt, in denen Studierende die KI für motivierende, berufsnah gestaltete Forschungsaufträge unterstützend nutzen sollen. Sie werden so gezielt in ihrem kreativen, realweltlichen Problemlösen gefördert, sollen aber auch die Unzulänglichkeiten solcher Systeme kritisch prüfen, beurteilen und überwinden lernen. Auf diese Weise sollen die Studierenden in realweltlichen Laborkontexten eine für Gesellschaft und Arbeitswelt 4.0 zunehmend notwendige KI-Kompetenz reflexiv-kritisch entwickeln. Methodisch wird hierzu ein Design-Based-Research-Ansatz verfolgt, der Studierende und Lehrende in die Gestaltung der KI-unterstützten Laborlehre einbindet.
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Multimediale Theorie-Praxis-Verzahnung in einer universitären Lernwerkstatt. Das TheoWerk
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