
Campus in Transition
Angesichts globaler Herausforderungen wie demografischem Wandel, Wissenschaftsskepsis und Polykrisen müssen Universitäten ihre Rollen und Strukturen grundlegend neu gestalten. Der Verbund Campus in Transition (CiT) eine strategische Allianz der TU Braunschweig, Leuphana Universität Lüneburg und der Universität Göttingen bietet hier einen einzigartigen Ansatz: Gemeinsam entwerfen wir eine flexible Lehrarchitektur, die Studierenden über institutionelle und disziplinäre Grenzen hinweg individuelle und interdisziplinäre Bildungswege ermöglicht. Unsere drei Handlungsfelder setzen neue Maßstäbe in Studium und Lehre: Durch (1) eine fluide Studienarchitektur ermöglichen wir Studierenden, individuelle und interdisziplinäre Studienwege durch die standortübergreifende Öffnung von Angeboten und eine optimierte Durchlässigkeit an den Bildungsübergängen (z.B. Schule-B.A.); (2) unsere kooperative Lehrarchitektur schafft neue Strukturen für die Entwicklung innovativer, transdisziplinärer Bildungsangebote; und mit dem niedersächsischen Ministerium für Wissenschaft und Kultur als Partner von CiT arbeiten wir (3) an einer adaptiven Administrationsarchitektur für eine flexible und anpassungsfähige Studienorganisation und Governance. Durch CiT bündeln wir Ressourcen und vereinen komplementäre Stärken, um die Bildungslandschaft nachhaltig zu prägen mit einem Modell, das bundesweit als Vorbild für zukunftsfähige Hochschulkooperation dienen kann.
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Kausale Inferenz, Maschinelles Lernen und Reproduzierbare Forschung
Das Projekt KMR strebt an, moderne empirische Verfahren der kausalen Inferenz, des maschinellen Lernens und der reproduzierbaren Forschung in große verpflichtende Lehrveranstaltungen der Ökonometrie in wirtschaftswissenschaftlichen Studiengängen zu tragen, hier zunächst konkret die Einführung in die Ökonometrie (Wintersemester, 6 ECTS) an der Universität Duisburg-Essen (UDE). Umfangreiche open source-Materialien machen die Projektergebnisse anderen Studierenden und Lehrenden zugänglich. Der Arbeitsplan des Projektes gliedert sich in die vier Arbeitspakete Identifikationsstrategien (AP1), Maschinelles Lernen (AP2), Implementierung empirischer Forschung (AP3) und einem open-source-Kompendium (AP4). AP1 macht moderne kausale empirische Strategien wie difference-in-differences oder regression discontinuity zugänglich für Bachelorstudierende. AP1 adressiert erfolgreiche prädiktive Verfahren wie decision und regression trees und random forests. AP3 widmet sich der Vermittlung von Kompetenzen zur reproduzierbaren Forschung. Hierzu gehören die Integration von Text und statistischer Analyse ("RMarkdown"), interaktive Präsentation ("Shiny"), Versionskontrolle ("Github") oder die Erstellung von Paketen. AP4 erstellt ein open source-Online Kompendiums (AP4), das die Inhalte des Moduls frei zugänglich veranstaltungsbegleitend, aber auch zum Selbststudium bereitstellt.
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VR-Labor – Gestaltungskriterien
Die Maßnahme dient im Hochschulkontext der Konzeption, Evaluation und Verbesserung von Virtual-Reality-(VR)-Laboren. Sie adressiert Potenziale durch didaktische Aspekte, kognitive Prozesse und Gestaltung. Zu diesem Zweck bildet die Maßnahme einen evidenzbasierten Kriterienrahmen, der die Bereiche Mediendidaktik (Zielklarheit, Constructive Alignment), Lernpsychologie (CLT, CToML, CAMIL) und Technik/UX (Immersion, Konsistenz, Performance, Barrierefreiheit) verbindet.
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Künstliche Intelligenz für Lehrkräfte : eine fachliche Einführung mit didaktischen Hinweisen
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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