E-Assessment für Entity-Relationship-Diagramme mit FeeDI
Auf einen Blick
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ressourcenschonendes kollaboratives Labor
In vielen Hochschulen sind Labore oft historisch gewachsen. So werden beispielsweise neue Laborausstattungen in bestehenden Aufbewahrungsschränken untergebracht und neue Laborversuche werden an gerade freiwerdenden Flächen aufgebaut. Eine systematische Analyse für die optimale Gestaltung erfolgt aus Kapazitätsgründen oft nicht. Dadurch entsteht eine Ineffizienz, welche meist einen Mehraufwand an Zeit, Geld und Material verursacht. In der Industrie ist daher schon seit vielen Jahren Lean Management ein fester Bestandteil im täglichen Arbeiten. Diese hat das Ziel, Verschwendung in vielfältiger Hinsicht zu minimieren und die Effizienz und Qualität der Produkte zu erhöhen. In der Hochschullandschaft fehlen zur Umsetzung der Lean-Prinzipien maßgeschneiderte Vorgehensweisen. An diesem Problem setzt das Projekt an. Das Ziel des Projektes ist es, einfache Vorgehensweisen und Werkzeuge zu entwickeln, welche Ressourcenverschwendung im Bereich der Lehrlabore reduzieren und somit eine Verbesserung der Arbeitsumgebung herbeiführen sollen. Die Lean-Methoden werden zunächst auf ein Labor angewandt und optimiert. Danach werden diese auf weitere Labore adaptiert und deren Akzeptanz und Wirkung untersucht. Die Studierenden spielen dabei eine zentrale Rolle, da sie die Kunden in den Laboren sind und von einer höheren Qualität am meisten profitieren. Durch das aktive Einbinden der Studierenden sammeln sie wichtige Erfahrungen im ressourcenschonenden und kollaborativen Arbeiten.
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Hochschulinternes Austauschformat für Lehrende
Zur Förderung des fakultäts- bzw. hochschulstandortübergreifenden Wissenstransfers zu Themen der Hochschuldidaktik sowie Good Practices zur Digitalisierung von Lehr-Lern-Angeboten wurde ein Format zur Förderung des kollegialen Austausches für Lehrende entwickelt. Dieses wurde entsprechend des von den Lehrenden artikulierten Bedarfs konzipiert und als regelmäßiges Angebot implementiert.
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GenAI-Chatbots as Debriefers: Investigating the Role Conformity and Learner Interaction in Counseling Training
Debriefing is essential for the effectiveness of simulation-based training but is generally considered resource-intensive. Generative Artificial Intelligence (GenAI)-based debriefing can be an alternative to human debriefers. However, there is no research yet whether GenAI chatbots can take up this role and how learners react to them. This paper presents a qualitative analysis of a debriefing following a counseling training conducted in Virtual Reality (VR) with the support of a GenAI chatbot. The debriefing helped students to analyze their experiences and application of consulting techniques. The analysis of the chatlogs (n = 22) are focused on the role conformity of the bot and the students’ ability to reflect their behavior within VR. The results revealed the chatbot’s strong role conformity but also its tendency for overly complimentary answers. However, this bias does not seem to influence students’ self-reflection. Instead, they maintained a self-critical attitude. Future research on AI-assisted debriefing could expand on these findings in related areas.
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