
Förderung der digitalen Lehre durch globale Vernetzung
Das Projekt zielt darauf, die in jüngster Zeit besonders umfangreichen Erfahrungen mit Herausforderungen und Lösungsansätzen zur digitalen Lehre auch nachhaltig nutzbar zu machen. Als konkretes und ganzheitliches Anwendungsszenario wird die internationale englischsprachige Lehre genutzt. Zentral hierfür ist der zu etablierende "Digital Incubator (DI), der als physische und virtuelle Anlaufstelle, Impulsgeber und Verteiler die Entwicklung eines zukunftsorientierten Studienangebots befördert. Den Kern bildet dabei die Durchführung von Projekten in den Fakultäten und Fächern zum Auf- und Ausbau von digitalen internationalen Modulen und Studiengängen. Zusätzlich zu diesen Projekten wird eine umfassende Vernetzungs- und Supportstruktur geschaffen, welche aus verschiedenen Vernetzungsformaten, einem Think Tank für neue Studiengänge und einem Qualifizierungsangebot für Lehrende besteht. Durch die begleitende Evaluation werden empirische Kenntnisse gesammelt und stetig in den Digital Incubator zurückgespielt. Die curriculare Verankerung der entwickelten Studiengänge und Module stellt ein wichtiges Ziel für eine nachhaltige, ressourcenschonende und zukunftsorientierte Veränderung von Lehre und Studium an der TU Braunschweig dar.
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Kollaborativ Biodiversität erleben
Der schwindenden naturwissenschaftlichen Kenntnis und dem, auch bei Studierenden der Biologie, sinkenden Interesse an der Natur begegnen wir mit einem innovativen, offenen Kurs- und Raumkonzept, um z.B. Artenkenntnis, Selbstlernkompetenz und positive Selbstkonzepte zu fördern. Die Studierenden gestalten den auf Kompetenzerwerb, Interessensgenese und Handlungsbereitschaft abzielenden Kurs von Dozierenden unterstützt im Design-Thinking Prozess. Digital-gestütztes und selbstgesteuertes Lernen in Form kollaborativen Freien Forschens werden im innovativ ausgestatteten Co-Working Lernraum CoBioHub umgesetzt, der auch für heterogene Lernende die vielschichtige Auseinandersetzung mit Biodiversität, Nachhaltigkeit und Artenkenntnis ermöglicht. Die Studierenden erarbeiten sich forschungsprozessorientiert ein selbst gewähltes Habitat, das Forschungsziel und die Erhebungsmethoden. Diese setzen sie im Feld und im Labor selbstständig ein. Über die Arbeit im CoBioHub mit dem vernetzten 360°-Labor, erarbeiten sie interaktiv mit existierenden H5P-Tools innovative Methoden (Barcoding), bewerten und diskutieren die Daten kooperativ und lösungsorientiert auf Grundlage der identifizierten Zusammenhänge und Wechselwirkungen innerhalb des Ökosystems und veröffentlichen die Ergebnisse auf einer interaktiven webbasierten Karte. Sie reflektieren die Relevanz der Organismen für die Natur und bilden Empathie aus. Das Konzept wird evaluiert, in weiteren Kursen implementiert und in Workshops angeboten.
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Sensorikdemonstrator
Für die Vorlesung Sensorische Ausstattung (VL-Reihe Baumaschinentechnik an der Technischen Universität Dresden) wurde ein tragbarer Sensorikdemonstrator entwickelt, welcher die theoretischen Inhalte zu Umgebungsüberwachung bei mobilen Arbeitsmaschinen greifbar macht. Dieser Koffer zeigt verschiedene Messsysteme (Radar, Ultraschall, Kamera, Lidar) in einem portablen Gehäuse. Die Signale werden visualisiert und daran die Charakteristika der Technologien (welche aus den theoretischen Wirkprinzipien folgen) erarbeitet und die Anwendungsgebiete abgeleitet.
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Bot or Not? Differences in Cognitive Load Between Human- and Chatbot-Led Post-Simulation Debriefings
Understanding how different debriefing formats impact learner’s cognitive load is crucial for designing effective post-simulation reflection activities. This paper examines cognitive load after post-simulation debriefings facilitated either by a human instructor or a generative AI Chatbot. In a controlled study with N = 45 educational science students, 23 participants engaged in a lecturer-facilitated debriefing, while 22 completed a chatbot-guided session. Cognitive load was assessed across intrinsic, extraneous, and germane dimensions. Results revealed no statistically significant differences between the two debriefing methods. Future research should examine AI-led debriefings with larger samples and employ complementary measures of cognitive load to provide a more comprehensive understanding.
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