Gender Differences in Teamwork and Leadership within Virtual Engineering Laboratories
To adapt to changes in digital transformation and related Learning and Working 4.0, laboratories in engineering education must leap forward and employ well-thought-out pedagogical designs. This includes digital laboratories that in return change social dynamics and interaction patterns of students. This contribution takes the first step of examining gender-specific teamwork and leadership of groups conducting a digital laboratory in fluid mechanics. Self and external evaluation of perceived teamwork of team members (TMs) and leaders (TLs) was analyzed. Furthermore, possibilities for improvements were evaluated. A mixed-methods analysis was performed with respect to gender and role to assess whether differences occur. Conclusions show considerable homogeneity between genders and roles and identify communication as most important point of improvement.
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GAIA: Individuelle Lernpfade durch KI
Die akademische Landschaft steht angesichts der rasanten Entwicklungen im Bereich künstlicher Intelligenz vor bedeutenden Herausforderungen und Chancen. Studierende und Lehrende nutzen generative KI zunehmend stoßen dabei jedoch an Grenzen. Hochschulen müssen diese Entwicklung aktiv mitgestalten, um Studierenden und Lehrenden eine verlässliche Lernunterstützung zu bieten. Der vorliegende Antrag zielt auf die Entwicklung und didaktische Einbettung von GAIA, einer KI-basierten, studierendenzentrierten Tutorin, die individuelle Lernpfade eröffnet und das Lernen durch adaptive, interaktive Dialoge bereichert.Unser Projekt zielt auf eine gleichwertige Verschränkung technischer und didaktischer Aspekte ab. Technisch greift GAIA dabei auf neueste Ansätze wie Knowledge Tracing und generative KI zurück. Die pädagogische Einbindung von GAIA in verschiedene Lehr-Lern-Formate erlaubt es dann, das Potenzial der KI gezielt für eine lernendenzentrierte Didaktik zu nutzen. GAIA bietet dabei einen kontinuierlichen Datenfluss, der Lehrenden und Beratenden auf anonymer Ebene wertvolle Einsichten in die Lernprozesse erlaubt, um optimal auf die Bedürfnisse der Studierenden einzugehen.Insgesamt setzt das Projekt auf eine fortlaufende technische und didaktische Reflexion der KI-gestützten Hochschullehre und legt damit das Fundament für eine flexible, datengetriebene Lehrarchitektur, die zukunftsweisende Standards für didaktische Innovationen in der Hochschullehre setzt.
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Hochschulweite Gestaltung des Leitbilds Lehre
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How cooperative mindsets and course climate relate to the perceived impact of digital cooperation on learning in higher education
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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