
Datenwissenschaftliche Problembehandlung
Anlagen vernetzen, Daten auswerten & Bier brauen! DaBe bereichert die Lehre der TU Dortmund um einen problembasierten Kurs zum sog. Industrial Internet of Things (IIoT). Die Wirtschaft nutzt IIoT, um Maschinen und Anlagen mit intelligenter Sensorik auszustatten und Daten in Echtzeit auszuwerten. Studierende techn. Fächer müssen das Zusammenspiel von Hard- & Software mit praktischen erleben, jedoch bleiben Anwendung in der alltäglichen Frontal-Lehre auf der Strecke. DaBe baut dabei auf einer cyber-physischen Versuchsbrauerei auf, die ihre Ursprünge im BMWK-Projekt DaPro (01MT19004D) hat. Anhand dieser Anlage lernen Studierende, wie Hands-On Retrofitting und Vernetzen von technischen Anlagen funktioniert. Die Brauerei fungiert als lebender Demonstrator und wird von Studierenden inkrementell nach ihren Vorstellungen weiterentwickelt. Wir starten nicht jedes Semester von Neuem, sondern realisieren ein langfristiges Ergebnis und verknüpfen theoretisches Wissen mit eigenen Ideen der Studierenden. Die Situation ist typisch für die Industrie: Oft werden Altanlagen nachträglich mit intelligenter Technik ausgestattet und vernetzt. Der Kurs bereitet Studierende also auch auf nachhaltige Maßnahmen zum Nachrüsten von Anlagen vor. Während sie zum einen auf die Dokumentation vorheriger Gruppen angewiesen sind, müssen sie gleichzeitig ihre eigenen Arbeiten festhalten und lernen so hautnah die Notwendigkeit von Wissensmanagement und technischer Dokumentationen.
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KICK 4.0 KI-Chat-Kompetenzen im Labor
Cross-Reality-Labore (XR-Labore: Lehr-Lernlabore, die digitale Medien und VR mit einbeziehen) drängen inzwischen verstärkt in die hochschulische Laborlehre auf allen Studienstufen der MINT-Fächer. Neben der fachbezogenen Kompetenzentwicklung können so auch Kompetenzen für kollaboratives, agiles Lernen 4.0 von den Studierenden generiert werden. KICK 4.0 greift diese Entwicklungslinien auf, verknüpft sie aber mit völlig neuartigen KI-Kompetenzbedarfen, die mit der zunehmenden Verbreitung von KI-basierten Natural-Language-Processing(NLP)-Systemen umfassend notwendig werden. Ziel des Projektes ist es, Chancen und Grenzen dieser Mensch-KI-Kollaboration für Studierende reflexiv erfahrbar zu machen. Hierzu werden Real-World-Scenarios (didaktische Szenarien für Real-World-Problem-Solving) für die Laborlehre in der Strömungsmechanik entwickelt und eingesetzt, in denen Studierende die KI für motivierende, berufsnah gestaltete Forschungsaufträge unterstützend nutzen sollen. Sie werden so gezielt in ihrem kreativen, realweltlichen Problemlösen gefördert, sollen aber auch die Unzulänglichkeiten solcher Systeme kritisch prüfen, beurteilen und überwinden lernen. Auf diese Weise sollen die Studierenden in realweltlichen Laborkontexten eine für Gesellschaft und Arbeitswelt 4.0 zunehmend notwendige KI-Kompetenz reflexiv-kritisch entwickeln. Methodisch wird hierzu ein Design-Based-Research-Ansatz verfolgt, der Studierende und Lehrende in die Gestaltung der KI-unterstützten Laborlehre einbindet.
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Mikromodule („MiMos“)
Mikromodule (“MiMos”) sind 90-minütige, multimediale und interaktive Online-Selbstlerneinheiten. Sie enthalten Texte, interaktive Videos, Podcasts, Aufgaben/Quizze etc. Studierende können selbstständig wichtige überfachliche Kompetenzen für Studium und Berufsleben entwickeln, insbesondere in den Bereichen “Selbstorganisation” und “Umgang mit digitalen Medien und künstlicher Intelligenz”. Da sie als OER veröffentlicht werden, können Lehrende MiMos (bzw. einzelne Bestandteile) in ihrer Lehre einsetzen und anpassen, um zentrale fachunabhängige Kompetenzen zu fördern. Sie sind leicht über das Stud.IP-Lernmanagementsystem erreichbar und mit dem Courseware-Plugin bearbeitbar.
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