Virtual Reality und Flipped Classroom in religionspädagogischen Bildungsprozessen
Auf einen Blick
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Innovative Konzepte und Angebote für die zeitgemäße digitale Lehre an Musikhochschulen
Auf der Basis der vom Hochschulnetzwerk Digitalisierung der Lehre Baden-Württemberg erarbeiteten Konzepte, den Erfahrungen der Studierenden und Lehrenden mit eartraining-online.de und Digitale Musikkulturen sowie der kurzfristig notwendigen und umgesetzten umfangreichen corona-bedingten methodischen Forschung zur Digitalisierung der Lehre (Blended Learning) plant die Hochschule nun zügig die Weiterentwicklung der vorhandenen Angebote und die Implementierung weiterer Innovationen auf der Basis vorangehender und begleitender Evaluierungen. Durch Blended Learning ist es möglich die individuellen Bedarfe der Studierenden zielgenauer zu adressieren. Auch die Präsenzlehre wird dadurch weiterentwickelt und kann noch stärker auf das Lernen in zwischenmenschlicher Interaktion fokussiert werden. Die ent-worfenen Maßnahmen zielen im Schwerpunkt auf ein umfangreiches digitales Lehrangebot zu Grundlagen der Kunstwissenschaften und Kunsttheorie, zur Medienkompetenz und Entwicklung innovativer multimedialer Kunstformate sowie auf das Üben von Fertigkeiten mit Hilfe von digitalen Tutoraten (Phonetik von Fremdsprachen beim Singen, Gehörbildung, Spiel im virtuellen Orchester etc.).
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Ko-Kreative Entwicklung eines VR Demonstrators
Um die Integration von immersiven Technologien in der Hochschullehre zu fördern, wurde ko-kreativ mit Studierenden ein Virtual Reality Demonstrator konzipiert und entwickelt. Dieser wurde gemeinsam mit Studierenden in verschiedenen Formaten weiterentwickelt und in unterschiedlichen Lehrveranstaltungen getestet.
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Open-Source Intelligent Tutoring System for Programming Exercises in Engineering Education
Implementing control and machine learning algorithms in MATLAB and Simulink is a critical competency in advanced control engineering. While immediate feedback is essential for fostering intuitive understanding, it is traditionally constrained to scheduled exercise sessions or consultation hours. To bridge this gap, this project introduces an open-source intelligent tutoring platform that provides continuous, on-demand feedback. To accommodate diverse solution strategies, the platform employs a hybrid evaluation strategy combining result-based and code-based metrics. This ensures that valid alternative solutions that differ from predefined sample solutions are not misclassified. In case of incorrect solutions, a Large Language Model, contextualized with sample solutions and task classification results, offers auxiliary support for students struggling to initiate or complete tasks. Instructional scaffolding is adaptively adjusted to guide students toward independent problem-solving. We position this platform as a supplementary tool designed to enhance, rather than replace, valuable interactions between students and human tutors. Built on open-source tools, the system is architected for reusability, enabling lecturers across engineering subjects to adapt the framework to their teaching needs easily.
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