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KI-Games: Wer baut den besten Algorithmus

In diesem Kurs arbeiten Medizinstudierende und Informatikstudierende in interdisziplinären Teams zusammen, um komplexe medizinische Datensätze gemeinsam auszuwerten. Ein Schwerpunkt liegt auf der Nutzung von modernen Bildgebungsdaten um den Umgang mit diesen zu Lehren und zu Lernen. Der Kurs kombiniert Theorie und Praxis, indem er den Teilnehmenden echte Bilddaten und aktuelle wissenschaftliche Fragestellungen bearbeiten lässt. Zunächst werden die Teilnehmer in die Grundlagen der Visustestung eingeführt, wobei relevante bildgebende Verfahren im Detail erläutert werden. Anschließend lernen die Teams, wie sie die bereitgestellten Daten effektiv für ihre Analysen aufbereiten können. In der Phase der Algorithmenentwicklung setzen sich die Teilnehmer mit verschiedenen algorithmischen Ansätzen auseinander und entwickeln eigene Lösungen. Als besonderes Highlight dient ein Wettbewerb am Ende des Kurses, bei dem die Teams ihre Algorithmen unter Beweis stellen können. Unter den Stichwort "Gamification" sollen formative und summative Auswertungsmethoden genutzt werden, um die Studenten im Anschluss zu evaluieren. Studierende sollen nach Abschluss des Kurses befähigt werden, eigenständig Lösungsansätze zu entwickeln und zu optimieren. Zudem soll kritisches Denken gefördert sowie Problemlösungskompetenzen und Teamfähigkeit gestärkt werden.

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Der massive Lehrkräftemangel führt deutschlandweit zumverstärkten Unterrichtseinsatz von Lehramtsstudierenden an Schulen. Diese Aushilfs- und Vertretungslehrkräfte sammeln dabei extracurriculareschulische Praxiserfahrungen, können diese aber nicht systematisch für ihren Professionalisierungsprozess im Studium nutzen.DieserEntwicklung begegnet der Projektverbund der Universitäten Hildesheim (UHi) und Marburg (UMR) mit save_u (Studentische Aushilfs-/Vertretungslehrkräfte unterstützen):UHi und UMRwerden gemeinsam Studienelemente konzipieren und erproben, umdie extracurricularenPraxiserfahrungen der Lehramtsstudierenden in Schulen kohärent mit ihrem Lern-und Professionalisierungsprozess im Studium zu verzahnen. Neben akademischem Ertrag und Innovationspotenzial erhöht die enge Anbindung schulischer Tätigkeit an wissenschaftsgeleitete Reflexion kurzfristig die Unterrichtsqualität.Die Kooperation der bzgl. Schulformen und strukturellem Rahmen komplementär aufgestellten UHi und UMR wird das Professionalisierungsspektrum für Lehrende und Studierende erweitern. save_u erlaubt eine Neufokussierung der wissenschaftlichen Qualifizierung im Lehramtsstudium durch innovative Praxisorientierung und Verbesserung des Bezugs zu Anforderungen des Berufsfelds. Die vonsave_uerprobten Modelle haben das Potenzial, bundesländer- und studiengangübergreifend für Architekturen von Lehramtsstudiengängen als Blaupausen für Studienstruktur, einzelne Module, Lehrformate und Lehrkultur zu dienen.

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