
Adaptive digitale Lernräume
Das Potential digitaler Hochschullehre wird aktuell noch nicht ausgeschöpft. Anknüpfend daran wurde die Idee der adaptiven digitalen Lernräume (kurz AdLer) entwickelt. AdLer ist geplant als frei verfügbares Instrument, mit welchem Lehrende mit einem einfachen Autorentool vernetzte virtuelle Lernräume mit 2D- und 3D-immersiver Visualisierung erstellen und in ihrer Lehre in unterschiedlichen Formen (z.B. in einem Blended-Learning-Format) einsetzen können. AdLer, welches als eigenständige Anwendung oder integriert in bestehenden Learning-Management-Systemen verwendet werden kann,unterstützt nicht nur die Lehrenden bei der Konzeption und bei didaktischen Fragestellungen, sondern rückt die Studierenden aktiv in den Mittelpunkt und stellt eine anregende Lernumgebung bereit, welche die Motivation der Studierenden anspricht und individuelles, adaptives Lernen ermöglicht. Das interdisziplinäre Team der Antragsteller:innen mit pädagogischer, mediendidaktischer und technischer Expertise, hat sich zum Ziel gesetzt, das Tool basierend auf aktuellen Forschungserkenntnissen zu entwickeln, in verschiedenen Kontexten in der Hochschullehre zu integrieren und allen Hochschullehrenden fach- und institutionsübergreifend zur Verfügung zu stellen.
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Diversitätssensibel in virtual reality experimentieren
Experimente in virtual reality (VR) bieten insbesondere mit Blick auf eine diversitätssensible Lehre in Laborpraktika ein großes Potential. Im Projekt DiVEx wird dieses Potential in einer Kooperation von Expert*innen aus der Fachwissenschaft und der Fachdidaktik Chemie genutzt, um interaktive diversitätssensible virtuelle Experimentierumgebungen für ein chemisches Laborpraktikum zu entwickeln und implementieren. Den Studierenden des Faches Chemie können so Experimente zugänglich gemacht werden, die z. B. aus zeitlichen, materiellen, oder sicherheitsbezogenen Gründen in der Realität nur schwer umsetzbar wären. Die VR-Experimentierumgebungen werden in einem Seminar von Studierenden des Lehramtes Chemie ausgehend von einem zuvor durch Informatiker*innen und Grafikdesigner*innen erstellten Baukasten mit vorgefertigten Assets entwickelt. Dadurch erwerben die Studierenden in einem anwendungsorientierten Kontext Kenntnisse zur Entwicklung von VR-Umgebungen und erlernen, welche Möglichkeiten die Digitalisierung für diversitätssensible Lehre bietet. Inwieweit sich dadurch das professionelle Wissen der Studierenden im Hinblick auf Digitalisierung und Diversitätssensibilität entwickeln, wird projektbegleitend evaluiert. Eine Verstetigung und Veröffentlichung des Baukastens auf einer OER-Plattform werden angestrebt. Zudem werden Möglichkeiten zur Erweiterung des Baukastens und der Experimentierumgebungen auf andere Fachgebiete, wie z. B. Physik, mitgedacht.
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Kollaborative Lehrveranstaltungen umsetzen
Zur Förderung und Vermittlung kollaborativer Kompetenzen wurde im Wintersemester 2023/24 eine Blockveranstaltung für Studierende aus Hannover, Braunschweig und Göttingen veranstaltet. Ziel war es, Kollaboration für Studierende zugänglich und erlebbar zu machen. Am Ende der Lehrveranstaltung erar-beiteten die Studierenden in Kleingruppen Beiträge für ein Dossier des Hochschulforums Digitalisierung.
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GenAI-Chatbots as Debriefers: Investigating the Role Conformity and Learner Interaction in Counseling Training
Debriefing is essential for the effectiveness of simulation-based training but is generally considered resource-intensive. Generative Artificial Intelligence (GenAI)-based debriefing can be an alternative to human debriefers. However, there is no research yet whether GenAI chatbots can take up this role and how learners react to them. This paper presents a qualitative analysis of a debriefing following a counseling training conducted in Virtual Reality (VR) with the support of a GenAI chatbot. The debriefing helped students to analyze their experiences and application of consulting techniques. The analysis of the chatlogs (n = 22) are focused on the role conformity of the bot and the students’ ability to reflect their behavior within VR. The results revealed the chatbot’s strong role conformity but also its tendency for overly complimentary answers. However, this bias does not seem to influence students’ self-reflection. Instead, they maintained a self-critical attitude. Future research on AI-assisted debriefing could expand on these findings in related areas.
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