Digital kompetenzorientiert Prüfen
Das Projekt fokussiert die Identifizierung, Konzeption, Erprobung und Verstetigung innovativer digitaler Prüfungsformen. Ausgangspunkt ist kein zuvor bestimmter didaktischer oder technischer Ansatz, sondern die bisher gelebte Praxis an der Hochschule Hannover mit einer sehr heterogenen Fach- und Prüfungskultur. Um inhaltlich anschlussfähig zu sein und kollaborativ Lösungswege zu erarbeiten ist das Projekt grundsätzlich ergebnisoffen angelegt. Es verfolgt einen klar didaktischen Schwerpunkt und zielt auf eine nachhaltig-akzeptierte Veränderung der Fachprüfungskulturen hin zu stärker transfer- und kompetenzorientierten und durchgängig digital unterstützten Prüfungsszenarien. Somit besteht kein (technischer) Fokus auf den Einsatz (monolithischer) Prüfungssysteme, sondern werden relevante Lehr-Szenarien strukturiert erhoben um im iterativ angelegten Projektverlauf gemeinsam digitale Lösungen für didaktisch innovative Prüfungen auf rechtlich abgesicherter Basis zu entwickeln. Dies schließt die kritische Betrachtung flexibler Distanzprüfungen mit ein, gilt deren Umsetzung doch gemäß Eingangsbefragung an der HsH als zentrale Herausforderung, die von strategischer Bedeutung für die Unterstützung der (hybriden) Lehre auch in Zukunft ist.
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Individuelles Feedback zu Programmieraufgaben
Ziel des Projekts ist die Erstellung und Erprobung eines offline verfügbaren Aufgabengenerators in den Bachelor Pflichtlehrveranstaltungen Datenbanken 1 und 2. In den Aufgabengenerator wird ein KI-gestützter Chatbot integriert, der Studierenden erstmalig inhaltlich und didaktisch individualisiertes Feedback gibt. Die Lehrinnovation besteht darin, dass Studierende in die Entwicklung und Testung des Chatbots eingebunden werden. Die zu bearbeitenden Aufgaben werden durch einen Aufgabengenerator mit einer Template Engine generiert. Studierende bearbeiten die interaktiven Aufgaben und interagieren mit dem Chatbot in Jupyter Notebooks. Der Chatbot nutzt zur Generierung des Feedbacks die studentischen Eingaben, Rückmeldungen aus der Datenbank und bereitgestellte Musterlösungen. Um ein didaktisch sinnvolles Antwortverhalten zu erreichen, werden auch die Erfahrungen von studentischen Tutoren verwendet. Das Projekt ermöglicht es erstmalig, die zunehmende Heterogenität der Studierenden an der Fachhochschule Dortmund im Hinblick auf Diversität, Mehrsprachigkeit und Barrierefreiheit produktiv für die Entwicklung eines KI-generierten Chatbots zu nutzen. Es leistet einen wichtigen Beitrag zum selbstorganisierten, praxisorientierten Lernen und steigert kritische Digital- und Medienkompetenzen (Future Skills) im Fach Informatik.
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Transferkarten als ein Instrument zur Verankerung
Die Maßnahme „Transferkarten“ diente der systematischen Verankerung und Verstetigung digitaler Innovationen sowie der hochschulweiten Vernetzung von Lehrenden. Ziel war es, die im Projektverlauf entwickelten oder identifizierten digitalen Tools, didaktischen Konzepte und Lehr-Lernszenarien in ein prägnantes, leicht zugängliches Format zu überführen. In Kooperation mit dem Referat Lehre und Weiterbildung wurden didaktische Kriterien erarbeitet, die eine einfache, zielgerichtete und transparente Darstellung dieser Inhalte ermöglichen. Die Transferkarten machen digitale Lehr-Lernszenarien und Tools sichtbar, indem sie deren didaktische Zielsetzungen, Einsatzszenarien, Rahmenbedingungen, weiterführende Materialien und Links sowie zentrale Hinweise und Kontaktinformationen der beteiligten Lehrenden bündeln. Um die Transferkarten als dauerhaftes Instrument an der Hochschule zu etablieren und die im D³-Projekt entstandenen Inhalte langfristig nutzbar zu machen, wurden weitere Lehrende aktiv e
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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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