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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QAMiRLab (QR-Code-vermittelte Augmented und Mixed Reality Labor-Interaktionen) ist ein innovatives Lehrprojekt des Instituts für Anatomie der Universität Rostock. Ziel ist es, die Ausbildung Studierender und künftiger medizinischer Fachkräfte praxisnah, interaktiv und ressourcenschonend zu gestalten durch den Einsatz moderner Technologien wie QR-Codes, Augmented und Mixed Reality. Durch ein Inverted Classroom-Modell bereiten sich Studierende fächerübergreifend selbstständig online auf Laborpraktika vor, um anschließend im transprofessionellen Präsenzunterricht an interaktiven Lernstationen zu arbeiten. Über QR-Codes erhalten sie vor Ort Zugriff auf digitale Mikroskopie, realitätsnahe 3D-Modelle, gamifizierte Lernmodule (H5P), AR/MR-Inhalte und adaptive KI-Chatbots. Das Projekt fördert digitale Schlüsselkompetenzen, stärkt die Eigenverantwortung der Lernenden und reduziert gleichzeitig den Verbrauch sensibler Laborressourcen. Die entwickelten Lernmaterialien darunter H5P-Mikrolearnings, 3D-Modelle und Chatbots werden nach Qualitätsprüfung als Open Educational Resources (OER) veröffentlicht.
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Enhancing Student-Centered Learning Environments: A Data-Driven Approach to Hybrid Lecture Room Classification and Resource Allocation
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