Open T-Shape for Sustainable Development
Eine Folge der schnellen, technischen Entwicklung ist es, dass sich insbesondere technische Studiengänge immer stärker spezialisieren. Gleichzeitig wächst der Bedarf an interdisziplinären Kompetenzen der Absolventen:innen, um die globalen Zukunftsherausforderungen wie Klima, Hunger, Schutz von Tieren und Umwelt etc. bewältigen zu können. Hochschulen fehlt es aber meist an entsprechend flexiblen curricularen Strukturen, um diesen Anforderungen gerecht zu werden. Eine Antwort auf diese Problemstellung bietet das Entwicklungsprojekt mit der Konzeption, Implementierung und des Transfers eines hochschulübergreifenden, offenen und digital zugänglichen T-Shape-Modells am Beispiel der 17 UN-Nachhaltigkeitsziele. Das T-Shape Modell ermöglicht eine interdisziplinäre Ergänzung (Querstrich des T) zu einem disziplinären Studiengang (Sockel des T). Eine weitere Besonderheit des Projekts liegt in der Offenheit des Vorhabens: alle angebotenen Bildungsinhalte sind frei zugänglich und offen lizenziert. Jede Hochschule kann bei der Erstellung der Inhalte mitwirken, jede Hochschule kann die Bildungsinhalte nutzen, jede und jeder kann die Bildungsangebote für die persönliche Weiterentwicklung und -qualifizierung verwenden!
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Learning Innovation with Flipped Tutoring
Das Projekt LIFT hat das Ziel, die Selbstlernphasen im Flipped Classroom durch den Einsatz eines KI-basierten Tutors nachhaltig zu verbessern. Der Tutor analysiert Lernmaterialien und erstellt adaptive Lernpfade, die sich an den individuellen Bedürfnissen und dem Lernverhalten der Studierenden orientieren. So wird eine personalisierte, interaktive Lernumgebung geschaffen, die Studierende mit maßgeschneiderten Rückmeldungen und Feedback unterstützt.;Durch den Einsatz generativer KI (GKI) werden Studierende nicht nur bei der Verarbeitung der Lerninhalte unterstützt, sondern erhalten auch sofortiges Feedback und die Möglichkeit, den Lernpfad aktiv mitzugestalten. Das Projekt fördert das Engagement der Studierenden und steigert ihre Lernmotivation, indem es ihre spezifischen Anforderungen berücksichtigt und individuell auf sie eingeht.Das didaktische Konzept basiert auf bewährten Theorien wie der Scaffolding- und der Cognitive Load Theorie, die es ermöglichen, die Studierenden kognitiv zu fordern, ohne sie zu überfordern. Der KI Tutor fungiert als adaptiver Lernbegleiter, der den Lernprozess fördert und eine effektive, selbstständige Auseinandersetzung mit dem Lernmaterial unterstützt.;Das Projekt verfolgt einen partizipativen Ansatz, bei dem Studierende aktiv in die Entwicklung des KI Tutors eingebunden werden. Die Ergebnisse des Projekts werden als Open Educational Resources (OER) dokumentiert, um eine nachhaltige Nutzung und Übertragung auf andere Fächer zu gewährleisten.
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Unterrichtsvideos interaktiv aufbereiten
Die Analyse von Unterrichtsvideos erweist sich im Rahmen der Lehrkräfteprofessionalisierung als vielversprechend, gilt jedoch nicht per se als wirkungsvoll. Unterrichtsvideos müssen so aufbereitet werden, dass insbesondere Studienanfänger:innen systematisch angeleitet werden und so einen nachhaltigen Lerneffekt erzielen können. Im Projekt wurden Unterrichtsvideos ausgewählt, in denen beobachtet werden kann, wie eine Lehrkraft konstruktiv oder weniger konstruktiv mit Leistungsheterogenität umgeht. Es wurden relevante Szenen ausgewählt und in kurze Videosegmente unterteilt. Zu diesen Segmenten wurden Beobachtungsfragen formuliert, die sich an den Subprozessen der professionellen Wahrnehmung orientieren. Nach der Bearbeitung der Beobachtungsfragen können Studierende auf einen Sprachkommentar der Dozierenden zurückgreifen, der als Modellantwort dient. Evaluationen zeigen, dass insbesondere der Sprachkommentar sehr positiv von den Studierenden aufgenommen wird.
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Debriefing in Virtual Reality Simulations for the Development of Counseling Competences: Human-Led or AI-Guided?
Simulation-based learning has established itself as a powerful instructional method in higher education, especially in domains that require complex interpersonal competencies such as counseling. Debriefing plays a pivotal role in transforming simulation experiences into meaningful learning by fostering critical reflection and integration of knowledge. While expert-facilitated debriefings are considered the gold standard, recent advancements in generative Artificial Intelligence (AI) have made chatbot-guided self-debriefings a scalable alternative. This study examines the effectiveness of moderated versus chatbot-supported debriefing formats following a Virtual Reality (VR)-based counseling simulation. A total of 45 undergraduate students in educational science participated in a controlled experiment. All participants engaged in a VR counseling scenario and were subsequently assigned to either a human-moderated or a chatbot-guided debriefing condition. The study investigated changes in counseling competence, self-efficacy, and learner perceptions across the two debriefing formats. Both self-efficacy and counseling competence increased significantly over time. The largest gains were recorded after the debriefing, even though these gains were independent of the specific debriefing method employed. These findings underscore the importance of debriefing in educational contexts and indicate that a chatbot-based format could serve as an alternative to moderator-led debriefings.
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