Perspektivwechsel: SoTL und die Rolle von Hochschuldidaktiker:innen
Auf einen Blick
Autor:innen & Herausgeber:innen
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Augmented Reality Flow
Im Rahmen des Projekts wird für Studierende eine Augmented Reality (AR) Flow App zur Durchführung virtueller Strömungsversuche auf einem Smartphone oder Tablet entwickelt und evaluiert. Die Versuche werden in einem Laborskript beschrieben. App und Laborskript bilden zusammen eine interaktive Lernumgebung zum besseren Begreifen der Strömungsmechanik. Die Verknüpfung zwischen dem Laborskript und der AR Flow App wird z.B. über QR-Codes hergestellt. Die Studierenden können die App für die selbständige Durchführung von virtuellen Versuchen auch außerhalb der Universität, in sogenannten HomeLabs, verwenden. Die Labore werden damit leicht zugänglich und eine Visualisierung der im realen Experiment gewöhnlich unsichtbaren und schwer verständlichen Effekte der Strömungsmechanik wird ermöglicht.
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Reallabor „Innovatives Lernraumdesign“
Im Reallabor „Innovatives Lernraumdesign“ wurden vier Modellräume für hybride und studierenden-zentrierte Lehr-/Lernszenarien entwickelt, realisiert und evaluiert. Konzeptionelle Grundlage waren die DORT-Perspektive, mit den Aspekten Didaktik, Organisation, Raum und Technik, sowie ein nutzer:innen-zentrierter Reallaboransatz mit den Phasen Co-Design, Co-Produktion und Co-Evaluation.
Maßnahme anzeigen
Bot or Not? Differences in Cognitive Load Between Human- and Chatbot-Led Post-Simulation Debriefings
Understanding how different debriefing formats impact learner’s cognitive load is crucial for designing effective post-simulation reflection activities. This paper examines cognitive load after post-simulation debriefings facilitated either by a human instructor or a generative AI Chatbot. In a controlled study with N = 45 educational science students, 23 participants engaged in a lecturer-facilitated debriefing, while 22 completed a chatbot-guided session. Cognitive load was assessed across intrinsic, extraneous, and germane dimensions. Results revealed no statistically significant differences between the two debriefing methods. Future research should examine AI-led debriefings with larger samples and employ complementary measures of cognitive load to provide a more comprehensive understanding.
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