Automatisierte Durchführung und Auswertung von ingenieurwissenschaftlichen Online-Praktika in der Messtechnik [2]
Auf einen Blick
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Career Readiness durch Microcredentials
Der demografische Wandel u. der Fachkräftemangel stellen die Hochschulen in Sachsen-Anhalt vor große Herausforderungen. Ziel des Verbundes ist es, Lehrangebote u. Strukturen durchlässiger zu gestalten, indem Microcredentials (MC) als eigenständige Lernmodule entwickelt u. zugänglich gemacht werden. Die Erarbeitung von Qualitätsstandards stellt sicher, dass die erworbenen Kompetenzen für die individuellen Bildungsbiografien an allen Hochschulen des Landes anerkannt u. auf dem Arbeitsmarkt akzeptiert werden. Drei zentrale Schwerpunkte sind: Förderung von Schlüsselkompetenzen: An den beteiligten Hochschulen werden MC in Bereichen wie Summer Schools, Bachelor-Master-Übergängen, Weiterbildungsmodulen, Brückenkursen, MINT-Förderung u. Sprachzertifikaten entwickelt.Erhöhung der Durchlässigkeit: Es werden Qualitätsstandards erarbeitet, um die Anerkennung und Anrechnung von MC zu ermöglichen. Diese sollen in verschiedenen Szenarien, z. B. als Kombination von Studium u. Zusatzkursen oder als Module für Zertifikate und Abschlüsse, erprobt werden.Unterstützung durch technische Infrastruktur: Eine zentrale Plattform zur öffentlichen Darstellung, Verwaltung u. Anerkennung der MC wird geschaffen, um eine Nutzung zu erleichtern u. ihre Akzeptanz auf dem Arbeitsmarkt sicherzustellen. Das Vorhaben ist in Konzeptions-, eine Pilot- u. eine Verstetigungsphase unterteilt. Adressaten d. Entwicklungsarbeit sind: Studierende, Gasthörer:innen, Zertifikatsteilnehmende, Prüfungs- u. Zulassungsverwaltungen.
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Hochschulpodcast: HNEE voices
„HNEE voices“ ist ein seit 2023 regelmäßig erscheinender Hochschul-Wissenschaftspodcast im Interviewformat. Er macht Projekte, Initiativen und Personen aus dem der Hochschule und ihrem Umfeld hörbar, stärkt Austausch und Zugehörigkeit und übersetzt große Themen (z. B. Nachhaltigkeit/Digitale Lehre) in konkrete Beispiele. Die Veröffentlichung erfolgt auf gängigen Podcast-Plattformen.
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Open-Source Intelligent Tutoring System for Programming Exercises in Engineering Education
Implementing control and machine learning algorithms in MATLAB and Simulink is a critical competency in advanced control engineering. While immediate feedback is essential for fostering intuitive understanding, it is traditionally constrained to scheduled exercise sessions or consultation hours. To bridge this gap, this project introduces an open-source intelligent tutoring platform that provides continuous, on-demand feedback. To accommodate diverse solution strategies, the platform employs a hybrid evaluation strategy combining result-based and code-based metrics. This ensures that valid alternative solutions that differ from predefined sample solutions are not misclassified. In case of incorrect solutions, a Large Language Model, contextualized with sample solutions and task classification results, offers auxiliary support for students struggling to initiate or complete tasks. Instructional scaffolding is adaptively adjusted to guide students toward independent problem-solving. We position this platform as a supplementary tool designed to enhance, rather than replace, valuable interactions between students and human tutors. Built on open-source tools, the system is architected for reusability, enabling lecturers across engineering subjects to adapt the framework to their teaching needs easily.
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