Open-Source Intelligent Tutoring System for Programming Exercises in Engineering Education
Implementing control and machine learning algorithms in MATLAB and Simulink is a critical competency in advanced control engineering. While immediate feedback is essential for fostering intuitive understanding, it is traditionally constrained to scheduled exercise sessions or consultation hours. To bridge this gap, this project introduces an open-source intelligent tutoring platform that provides continuous, on-demand feedback. To accommodate diverse solution strategies, the platform employs a hybrid evaluation strategy combining result-based and code-based metrics. This ensures that valid alternative solutions that differ from predefined sample solutions are not misclassified. In case of incorrect solutions, a Large Language Model, contextualized with sample solutions and task classification results, offers auxiliary support for students struggling to initiate or complete tasks. Instructional scaffolding is adaptively adjusted to guide students toward independent problem-solving. We position this platform as a supplementary tool designed to enhance, rather than replace, valuable interactions between students and human tutors. Built on open-source tools, the system is architected for reusability, enabling lecturers across engineering subjects to adapt the framework to their teaching needs easily.
Auf einen Blick
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Implizite Vorurteile in der Medizin
Wissenschaftliche Befunde zeigen, dass implizite Vorurteile gegenüber Patient*innen, u.a. in Form von Stereotype und (geschlechtsbezogener) Diskriminierungen, die Qualität der medizinischen Behandlung negativ beeinflussen können bis hin zu fehlerhaften Diagnosen oder mangelhaften Therapien. Ärzt*innen sehen sich ebenfalls Diskriminierungen von Patient*innen und Kolleg*innen ausgesetzt, die die Arbeitszufriedenheit negativ beeinflussen können. Trotz der Bedeutsamkeit dieser Faktoren wird der Umgang mit impliziten Vorurteilen und Diskriminierung in der medizinischen Lehre bisher kaum thematisiert. Ziel dieses Projektes ist es daher, den Studierenden im Rahmen eines longitudinalen Curriculums im klinischen Abschnitt eigene implizite Vorurteile bewusst zu machen und Verhaltensweisen zu fördern, um auf diskriminierendes Verhalten von Kolleg*innen und Patient*innen adäquat reagieren zu können. Dabei werden zwei didaktische Ansätze verfolgt: (1) Patient*innenfälle, die die Grundlage diverser Lehrformate mit Simulationspersonen bilden und u.a. als Videofälle vorliegen, sollen hinsichtlich der Sichtbarmachung gesellschaftlich vorhandener Diversität überarbeitet bzw. neu entwickelt werden; (2) basierend auf dem psychologischen Nudging-Konzept sollen kleinere, aber wiederkehrende Stimuli in die Simulationen integriert werden, um implizite Vorurteile wiederholt sichtbar zu machen und Formen und Ursachen zu thematisieren. Die Wirksamkeit der Maßnahmen soll fortlaufend evaluiert werden.
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Raum für Virtual Reality-Lernanwendungen
Lernanwendungen in virtueller Realität (VR-Lernanwendungen) können die Hochschullehre sinnvoll um die Möglichkeit ergänzen, komplexe und abstrakte Inhalte immersiv und interaktiv zu vermitteln. Die Studierenden tauchen in virtuelle Welten ein und erlernen spielerisch sowohl fachliche Inhalte als auch technische Kompetenzen. Durch einen eigenen Raum ist es einfacher, die VR-Übungen unabhängig von einer Lehrveranstaltung einzusetzen (asynchron). Einzelne Personen oder Gruppen können die Anwendungen selbständig ausprobieren, kollaborativ zusammenarbeiten und/oder (weiter-)entwickeln. Neben VR-Anwendungen ist es selbstverständlich möglich, auch andere digitale Formate wie z.B. Augmented Reality (AR oder 360 Grad-Touren) anzuwenden oder zu erarbeiten. Für Präsentationen, z.B. von Abschlussarbeiten, gegenüber Lehrpersonen oder externen Personen (Unternehmen etc.), ist der VR-Raum sehr gut geeignet, wenn er ansprechend gestaltet ist. Der VR-Raum an der Berliner Hochschule für Technik (BHT) is
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Bedeutung und Potenziale studentischer Partizipation
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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