E-Portfolios im Schulpraktikum mithilfe der Plattform efolio
Auf einen Blick
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KICK 4.0 KI-Chat-Kompetenzen im Labor
Lehr-Lernlabore, die digitale Medien und virtuelle Realitäten in die Laborlehre mit einbeziehen (XR-Labore), drängen zunehmend in die hochschulische Lehre der MINT-Fächer und bieten auch für die berufliche Ausbildung in technischen Berufen bisher noch weitestgehend ungenutzte Potentiale. Neben den fachbezogenen Kompetenzen können so auch Kompetenzen für selbstgesteuertes, lebensbegleitendes und digitales Lernen erworben werden. Das Projekt KICK 4.0 greift XR-Labore in der Lehre auf, verbindet diese jedoch mit völlig neuartigen Kompetenzbedarfen, die mit der zunehmenden Verbreitung von KI-basierten Natural-Language-Processing(NLP)-Systemen wie ChatGPT notwendig werden. Schon jetzt ist sichtbar, welchen Herausforderungen die Nutzung von NLP-Systemen auf die Struktur, die Organisation sowie die didaktische Gestaltung des Lehrens und Lernens haben wird, auch in der laborbasierten Lehre. Ziel des Projektes ist es proaktiv mit diesen Herausforderungen umzugehen und Chancen sowie Grenzen dieser Mensch-KI-Kollaboration in der Lehre erfahrbar zu machen. Hierfür werden XR-Labore mit NLP-Systemen für die Ingenieurausbildung und Lehrerbildung verbunden, darüber ein unmittelbarer Nutzen für die Studierenden generiert und dieser evaluiert. Wir sehen diese Technologien nicht als Gefahr für Bildungsprozesse, sondern als Chance für die Gestaltung von innovativem, lernendenzentrierten und digital gestütztem Lehren und Lernen im Labor in unterschiedlichen Bildungsformen.
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Einsatz digitaler Mathematikaufgaben
In der Maßnahme wurden digitale Mathematikaufgaben in der Lehre an Hochschulen gewinnbringend eingesetzt, weiterentwickelt und innerhalb eines Aufgabenpools mit anderen geteilt. Dabei sind verschiedene Aspekte wichtig: Ein gemeinsamer Aufgabenpool über verschiedene Hochschulen hinweg begünstigt den Einsatz der Aufgaben, weil durch das Teilen von Aufgaben der Aufwand für den einzelnen Lehrenden verringert werden kann und weil die Grundlagenausbildung in Mathematik an Hochschulen für fachfremde Studiengänge sich thematisch stark ähnelt. Neu- und Weiterentwicklungen, die sich aus den Bedarfen der Hochschullehre ergeben, sind leichter umzusetzen, wenn eine gute Zusammenarbeit mit den Entwicklern des genutzten E-Assessment-Systems besteht. In unserem Fall war dies das System OPAL/ONYX, das die BPS GmbH betreut. So konnte in dieser Maßnahme z.B. die JavaScript Bibliothek JSXGraph als interaktives Werkzeug, das an der Universität Bayreuth entwickelt wird, in ONYX integriert werden.
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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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