
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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Umfassende Data Literacy Education am College
Ziel des Projekts ist der Ausbau einer umfassenden Data Literacy Education für Erstsemesterstudierende, indem über die technischen Fähigkeiten zur Datenanalyse hinaus die philosophischen, gesellschaftlichen und politischen Aspekte der Digitalisierung adressiert werden. Ein neues Lehrangebot für einen aufklärerischen und kritisch-reflexiven Umgang mit Daten wird an der Leuphana fächer- und fakultätsübergreifend langfristig verankert und realisiert ein Best-Practice-Beispiel für andere mittelgroße Hochschulen. Während der einjährigen Förderdauer wird auf drei Ebenen ein tragfähiger breiter Ansatz entwickelt, der dem übergeordneten Ziel und gleichzeitig der Situation der Erstsemesterstudierenden in ihrer Studieneingangsphase Rechnung trägt. A) Forschungsbasierte Grundlagen: Erarbeitung eines Verständnisses der philosophischen, gesellschaftlichen und politischen Aspekte der digitalen Transformation auf dem aktuellen Stand der Forschung und Formulieren von für die Studieneingangsphase angemessenen Lernzielen. B) Curriculumsentwicklung: Identifikation derjenigen curricularen Bestandteile, in denen einzelne Aspekte der Data Literacy Education umgesetzt werden können und sollen sowie Entwicklung entsprechender Lehrformate. C) Dialog von Studierenden und Lehrenden: Drittens wird explizit der Dialog von Studierenden und Lehrenden über Data Literacy gestärkt durch die Entwicklung und Durchführung spezifischer Beteiligungsformate für Studierende.
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Sensibilisierung für den Einsatz von KI-Tools
Eine Intervention zum Einsatz in Veranstaltungen für Lehramtsstudierende der Grundschule wurde konzipiert, um zu prüfen, ob sich im Teilprojekt entwickelte Intelligente Tutorsysteme (ITS) für Mathematik neben dem Einsatz zum Üben von Rechenaufgaben auch dazu eignen, Lehramtsstudierende mit KI-Tools vertraut zu machen und sie dafür zu sensibilisieren, angemessene Anwendungsgebiete im Unterricht zu identifizieren und mögliche Effekte des Lernens mit KI zu reflektieren. Die Intervention ist dreiteilig: 1.Vortrag zu Grundlagen der KI, 2. kurze Einführung in die ITS für Subtraktion und Addition, 3. freie Explorationsphase. Die Intervention wurde im Rahmen eines dreitätigen Blockseminars zum Thema KI in der Grundschule an der Universität Bamberg durchgeführt. Erste Evaluationen zeigen, dass Studierende zu Beginn der Intervention die eigene mögliche Nutzung von ChatGPT und ITS ähnlich hoch einschätzen, nach der Intervention die Nutzung von ITS tendenziell höher bewerten.
Maßnahme anzeigen
Automatisierte Durchführung und Auswertung von ingenieurwissenschaftlichen Online-Praktika in der Messtechnik [2]
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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