Feature your future: A digital and international summer school. Handout for designing and organizing a three-day virtual exchange course
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Netzwerk der Musikhochschulen 4.0
Das Netzwerk 4.0 als gemeinsamer Verbund von 18 deutschen Musikhochschulen versteht und verbindet Innovation sowohl in struktureller als auch in inhaltlicher Hinsicht; die Netzwerk-Struktur sowie die Netzwerk-Projekte selber stärken die Lehre an den Musikhochschulen und stehen somit im Dienst der Studierenden. Dabei greift das Netzwerk 4.0 die an Musikhochschulen auftretenden spezifischen insbesondere didaktischen Frage- und Problemstellungen auf, entwickelt Lösungen und begegnet mit deren Umsetzung den individuellen Herausforderungen an den Musikhochschulen. Wie beispielsweise müssen digitale Anwendungen optimiert werden, damit ein traditionelles Musikstudium durch die Digitalität einen Mehrwert erhalten kann? Antworten und Lösungen auf diese und ähnliche Fragen werden nachhaltig in den Netzwerk-Musikhochschulen implementiert und dadurch dem Wissenschaftssystem langfristig zur Verfügung stehen.
Projekt anzeigen
Wirkungsorientierte Projektumsetzung
Das Konzept zur wirkungsorientierten Projektumsetzung beschreibt, wie Projekte so geplant, umgesetzt und ausgewertet werden, dass ihre tatsächlichen Wirkungen messbar sind. Es stellt die Schritte der Wirkungsorientierung, Wirkungsplanung, Evaluation und Monitoring sowie Maßnahmen zur Verbesserung der Projektwirkung vor. Da im Projektalltag Ziele oft nicht messbar formuliert werden, sodass nicht klar wird, mit welchen Maßnahmen welche Wirkungen erzielt werden sollen, bietet dieses Konzept eine erste Orientierung für Projektleitungen und QM-/Evaluationsverantwortliche.
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Too Positive to Be True? Sentiment Analysis of AI-Guided vs. Human-Led Debriefings in Virtual Reality Counseling Training
Debriefings are a crucial component of simulation-based learning, as they allow participants to critically reflect on their performance and translate experiences into knowledge. With the rise of artificial intelligence (AI), large language models (LLMs) are increasingly being explored as conversational agents in debriefings. However, concerns have been raised that AI debriefers may display sycophantic tendencies, characterized by overly positive sentiment and a lack of critical feedback. Such tendencies could affect learners' self-evaluations. In this study, 45 university students participated in a virtual reality (VR) counseling simulation, followed by either an AI-guided or a human-led debriefing. Sentiment analysis of 958 debriefing statements (350 AI, 608 human) was conducted using a German sentiment classification model. Results show that AI debriefers expressed significantly more positive sentiment and substantially fewer negative statements compared to human debriefers, corroborating the assumption of a sycophancy effect. However, sentiment was not found to predict self-rated counseling competence or self-efficacy. While AI debriefers provide consistent encouragement, their lack of critical feedback raises questions about their long-term effectiveness for professional skill development. Future research should explore hybrid approaches that combine AI scalability with human expertise in constructive reflection.
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