
Flexibel kombinierbare Cross-Reality Labore in der Hochschullehre: zukunftsfähige Kompetenzentwicklung für ein Lernen und Arbeiten 4.0
Konzepte zur Digitalisierung der Laborausbildung wie Simulationen, virtuelle Laborumgebungen oder Remotelabore, die unter dem Sammelbegriff Cross-Reality-Labore (CrossLabs) zusammengefasst werden, haben nicht erst in der aktuellen Pandemiesituation ihre Leistungsfähigkeit und Flexibilität bewiesen. Obwohl das Potenzial einer hochschulübergreifenden Nutzung offensichtlich ist, bleiben diese aber hochschul-lokal isoliert. Trotz inhaltlicher Überdeckung lassen sich die festgefügten Installationen, die auf die didaktischen Erfordernisse an einem Standort zugeschnitten wurden, nicht aus dem Kontext (Vorkenntnisse der Studierenden, individuelle Schwerpunkte, Umfang der Aufgabenstellung) einer anderen Hochschule heraus nutzen. CrossLab zielt auf die Etablierung eines hochschulübergreifenden, interdisziplinären Netzwerkes von digitalisierten Labormodulen, die vergleichbar mit den Konzepten der Industrie 4.0, bedarfsbezogen in einer Lernumgebung für studierenden-zentrierte Lehre kombiniert werden können. Dafür werden durch die Partner TU Bergakademie Freiberg, TU Ilmenau, TU Dortmund und der NORDAKADEMIE sowohl auf didaktischer, technischer und organisatorischer Ebene Lösungen entwickelt und evaluiert.
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Digitaler Campus Rostock
Das Projekt gliedert sich in drei Bereiche: 1. Koordination und Evaluation sowie rechtliche und organisatorische Grundlagen Es werden Rahmenbedingungen für die Umsetzung digitaler Lehre gestaltet, indem datenschutz-, urheber- und prüfungsrechtliche Voraussetzungen geschaffen und die Umsetzung von Lehrverpflichtungs- und Kapazitätsverordnungen für digitale Lehre angepasst werden. Um organisatorische Rahmenbedingungen abzusichern, werden Strukturen und Prozesse implementiert und alle Maßnahmen im Projekt dauerhaft wissenschaftlich begleitet und evaluiert. 2. Innovative Digitale Bildung Im Rahmen von übertragbaren Modellprojekten werden Initiativen zur Förderung digitaler Mündigkeit, zur Entwicklung neuer digitaler Formate sowie zur nachhaltigen Verankerung technologischer Innovationen erprobt und nachhaltig implementiert. 3. Internationalisierung durch Digitalisierung Der Studienerfolg ausländischer Studierender wird mit Hilfe spezieller Blended-Learning-Angebote, die ortsunabhängig vor Studienbeginn oder begleitend genutzt werden können, gesteigert. Für deutsche Studierende sollen die Curricula durch die digitale Einbindung internationaler Wissenschaftler:innen bereichert und Hürden für Auslandsaufenthalte abgebaut werden.
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Hochschulinternes Austauschformat für Lehrende
Zur Förderung des fakultäts- bzw. hochschulstandortübergreifenden Wissenstransfers zu Themen der Hochschuldidaktik sowie Good Practices zur Digitalisierung von Lehr-Lern-Angeboten wurde ein Format zur Förderung des kollegialen Austausches für Lehrende entwickelt. Dieses wurde entsprechend des von den Lehrenden artikulierten Bedarfs konzipiert und als regelmäßiges Angebot implementiert.
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CoFacS – Simulating a Complete Factory to Study the Security of Interconnected Production
While the digitization of industrial factories provides tremendous improvements for the production of goods, it also renders such systems vulnerable to serious cyber-attacks. To research, test, and validate security measures protecting industrial networks against such cyber-attacks, the security community relies on testbeds to simulate industrial systems, as utilizing live systems endangers costly components or even human life. However, existing testbeds focus on individual parts of typically complex production lines in industrial factories. Consequently, the impact of cyber-attacks on industrial networks as well as the effectiveness of countermeasures cannot be evaluated in an end-to-end manner. To address this issue and facilitate research on novel security mechanisms, we present CoFacS, the first COmplete FACtory Simulation that replicates an entire production line and affords the integration of real-life industrial applications. To showcase that CoFacS accurately captures real-world behavior, we validate it against a physical model factory widely used in security research. We show that CoFacS has a maximum deviation of 0.11% to the physical reference, which enables us to study the impact of physical attacks or network-based cyber-attacks. Moreover, we highlight how CoFacS enables security research through two cases studies surrounding attack detection and the resilience of 5G-based industrial communication against jamming.
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