PyRope – Ein codebasierter Ansatz für E-Assessment in MINT-Fächern
Auf einen Blick
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Digitalisierung der Prozessentwicklung zur Steigerung der Nachhaltigkeit in der chemischen Industrie
Für den Entwurf chemischer Prozesse sind die systemtheoretische Analyse, sowie Modellierung und Simulation von essentieller Bedeutung um chemische Wandlungsprozesse nicht nur ökonomisch, sondern auch ökologisch möglichst optimal und nachhaltig zu gestalten. In der Lehre überwiegen hierbei aber noch konzeptionelle Methoden die ohne Computer oder mit einfachen Kalkulationsprogrammen erfolgen. Während das so erlernte Abstraktionsvermögen und die systematische Herangehensweise zur Problemlösung weiterhin hochrelevant sind, ermöglichen digitale Modelle und datenbasierte Werkzeuge eine deutliche Effizienzsteigerung, deren Transfer in die Praxis für eine Steigerung der Nachhaltigkeit von imminenter Bedeutung ist. Mit der Umsetzung dieses Förderprojektes werden die Studierenden befähigt aktuellen Herausforderungen im industriellen Alltag mit modernsten Methoden systematisch zu begegnen und somit nicht nur Ihre eigene Arbeitseffizienz, sondern auch die Effizienz der auf dieser Arbeit entwickelten Prozesse deutlich zu steigern. Die Studierenden übertragen diese Kenntnisse nach Ihrem Studium automatisch in die industrielle Praxis und tragen damit effektiv zur Steigerung der Nachhaltigkeit in der chemischen Industrie bei.
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Partizipatives Lernen
Studierende lernen in angeleiteten Gruppen die Inhalte zur historischen Semantik von mhd. Wörtern. Durch das eigene Erstellen von Inhalten, gelingt ihnen ein Blick hinter die Funktionsweise der Lehr-Lern-App WABE. Ihre Produkte können anschließend eingepflegt werden, bieten neue Inhalte und ein greifbares Erfolgserlebnis für Lernende. Besonders herausfordernd sind hier leistungsheterogene Gruppen, deren Ergebnisse womöglich stärker überprüft werden müssen.
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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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