Aufbau eines mehrstufigen e-Assessments unter Verwendung der Bildungsplattform OPAL/ONYX für leistungsgerechte Vorbereitung von Laborpraktika
Auf einen Blick
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Erfolgreicher Studieneinstieg mit LearnTeamCoaching
Der Übergang von der Schule zur Hochschule ist häufig problematisch, da sich Unterrichtsmethoden und Anforderungen unterscheiden. Dies trägt dazu bei, dass Studienanfänger häufig frustriert und überfordert sind. Das Projekt "ErstLTC" soll im ersten Studienjahr das Lernen mit Fokus auf die Mathematik unterstützen. "LearnTeamCoaching" (LTC) ist ein Format des Blended-learning, für das es an der htw saar erste Erfahrungen gibt. Um die Probleme in den Ingenieurwissenschaften anzugehen, soll dieses Konzept auf die Mathematik-Anfängervorlesungen übertragen werden. Das LTC eignet sich auch sehr gut für die Teilnahme von Schülern kurz vor dem Hochschulzugang, weshalb diese Gruppe zukünftiger Studierender ebenfalls angesprochen wird. LTC gestattet, Dank modernen Medien, auch eine Teilnahme fern ab der Hochschule. Im Projekt ErstLTC werden folgende Ziele angestrebt: - Steigerung der Motivation, Verbesserung des Lernverhaltens und Stärkung des kontinuierlichen Lernens - Bessere Studienerfolge und geringere Abbruchquoten im Ingenieursbereich - Steigerung der Kompetenzen der Studierenden in der Wissensanwendung - Anwendung moderner didaktischer Methoden und verbesserte Lehre und Wissensvermittlung - Steigerung der Attraktivität eines Ingenieursstudiums - Besser abgestimmter Übergang von Schule zur Hochschule
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OSA für laborpraktisches Arbeiten in der Chemie
Das OSA gibt Studierenden Rückmeldungen zu Teilbereichen ihrer praktischen Handlungskompetenz. Dazu werden sie nach Handlungsreihenfolgen in Bezug auf das praktische Arbeiten gefragt und erhalten ausdifferenzierte Aufgaben zu einzelnen Teilhandlungen (Skills). Die Rückmeldung soll als Orientierungshilfe für die gezielte weitere Vorbereitung dienen.
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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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