
Flexibel kombinierbare Cross-Reality Labore in der Hochschullehre: zukunftsfähige Kompetenzentwicklung für ein Lernen und Arbeiten 4.0
Konzepte zur Digitalisierung der Laborausbildung wie Simulationen, virtuelle Laborumgebungen oder Remotelabore, die unter dem Sammelbegriff Cross-Reality-Labore (CrossLabs) zusammengefasst werden, haben nicht erst in der aktuellen Pandemiesituation ihre Leistungsfähigkeit und Flexibilität bewiesen. Obwohl das Potenzial einer hochschulübergreifenden Nutzung offensichtlich ist, bleiben diese aber hochschul-lokal isoliert. Trotz inhaltlicher Überdeckung lassen sich die festgefügten Installationen, die auf die didaktischen Erfordernisse an einem Standort zugeschnitten wurden, nicht aus dem Kontext (Vorkenntnisse der Studierenden, individuelle Schwerpunkte, Umfang der Aufgabenstellung) einer anderen Hochschule heraus nutzen. CrossLab zielt auf die Etablierung eines hochschulübergreifenden, interdisziplinären Netzwerkes von digitalisierten Labormodulen, die vergleichbar mit den Konzepten der Industrie 4.0, bedarfsbezogen in einer Lernumgebung für studierenden-zentrierte Lehre kombiniert werden können. Dafür werden durch die Partner TU Bergakademie Freiberg, TU Ilmenau, TU Dortmund und der NORDAKADEMIE sowohl auf didaktischer, technischer und organisatorischer Ebene Lösungen entwickelt und evaluiert.
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Nachhaltiges Lernökosystem für das Verbinden von Disziplinen in modulübergreifenden Projekten
Die Entwicklung innovativer Produkte in interdisziplinären Teams mit Hilfe digitaler Technologien ist heute ein fester Bestandteil des Berufslebens von Ingenieur:innen. Die fortschreitende Technologietransformation, z.B. durch den Einzug KI-basierter Assistenzsysteme und digitaler Kommunikation in den Arbeitsalltag sowie flexible, druckbare Elektronik, beschleunigt die Entwicklung von Innovationen und erfordert von Studierenden zukunftsorientierte, fachliche und überfachliche Kompetenzen (Future Skills) für das digitale, interdisziplinäre und projektbasierte Arbeiten. Es ist daher unerlässlich, eine Lehr- und Lernumgebung zu schaffen, in der Studierende zusammenkommen und gemeinsam eigene, interdisziplinäre Projekte entwickeln können, um diese Future Skills zu erwerben. Um dies zu erreichen wollen wir statische sowie isolierte Lehrmodule überwinden und ein nachhaltiges, interdisziplinäres Lernökosystem schaffen, das von den Studierenden mitgestaltet wird. Durch die Kooperation von Studierenden und Lehrenden aus verschiedenen Studiengängen, einer zukunfts- und kollaborationsorientierten Arbeitsumgebung sowie dem freien Zugang zu innovativen Werkzeugen und Materialien werden individuelle Lernpfade gefördert. Lehrende unterstützen die Studierenden dabei, auf diesen Lernpfaden die spezifischen Modulziele zu erreichen. Durch Beiträge von Studierenden entsteht eine wachsende Materialsammlung, auf die die Lernprozesse und Projekte anderer Studierender aufbauen können.
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2 Internationale Studierenden-Workshops Product Design/Design Futures “Light and Modularity”
Internationale Masterstudierende des Industrial Designs an der us-amerikanischen Partnerhochschule planen und führen einen Workshop zum Thema „Light and Modularity“ an einer deutschen Hochschule aus. Die Studierenden erweitern ihre gestalterischen Kompetenzen auf wissenschaftlicher und praktischer Ebene, außerdem werden ihre internationalen Kompetenzen im Sinne eines interkulturellen Austauschs gestärkt. Die internationale Kooperation schafft einen Möglichkeitsraum zur Entwicklung, Erprobung u [Anm. StIL: Diese Maßnahme wurde in einer Vorgängerversion der Abfrage dokumentiert. Bei der Übertragung auf das aktuelle Format kann es vorkommen, dass die Antworten nicht hundertprozentig zur Frage passen.]
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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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