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Von der Idee zur Transformation-transdiszipl. Implementg. einer BNE in das Hochschulstudium–Treiber stärken–Barrieren abbauen

Ziel von TRAFOSax ist der Aufbau fördernder und der Abbau hemmender Umgebungsfaktoren hochschulischer BNE-Implementierung (vgl. Christie et al. 2013, 2015 ,Weiß et al. 2021) durch Etablierung einer Governance-Struktur nach Neuskalierung der vereinten Netzwerke LN-HBNE und LINE. Mit O’Brien (2018) gehen wir davon aus, dass Veränderungen in diesen Fragen nur dann dauerhaft in Gang gesetzt werden, wenn sowohl auf praktischer und politischer als auch auf persönlicher Ebene Impulse gesetzt werden: a. Wir etablieren die Umsetzung von BNE in der Hochschullehre durch Weiterbildungsangebote und bilateralen Coachings für die Lehrenden (persönliche Ebene); b. Wir rollen das Nachhaltigkeitszertifikat „Handlungskompetenz für Nachhaltige Entwicklung“ aus (Praktische Ebene): Lehrformen zur Entwicklung einer Handlungskompetenz werden erarbeitet (Reallabore), welche als außeruniversitäre Lernorte eine transformative Lehre ermöglichen und die Sichtbarkeit bei Lehrenden, in der Gesellschaft und Politik erhöhen (politische Ebene). Neue Impulse setzen wir durch das Einbinden internationaler Studierender und von forschungsbezogener Lehre, um die globale Perspektive auf Nachhaltigkeit sichtbar zu machen.

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Qualität digital gestützter Lehre an bayerischen Hochschulen steigern

Für das Projekt QUADIS haben sich alle bayerischen Universitäten, das DiZ-Zentrum für Hochschuldidaktik der bayerischen HAWs und die Virtuelle Hochschule Bayern zusammengeschlossen, um in drei Projektsäulen die Qualität digital gestützter Lehre an bayerischen Hochschulen zu steigern. In der ersten Säule soll die hochschuldidaktische Weiterbildung um Blended Learning Seminare ergänzt werden. So soll Lehrenden ein Lernen am Modell ermöglicht und die Kapazität der Weiterbildung erhöht werden. Die Materialien sollen arbeitsteilig zweisprachig erstellt, als OER veröffentlicht und so über den Verbund hinaus nutzbar werden. In der zweiten Säule sollen bereits etablierte Formate zur Förderung des Diskurses zu digital gestützter Lehre intensiviert und auf alle Verbundpartner skaliert werden, um Lehrende zu inspirieren und Lehrinnovationen zu generieren. Dazu sollen Themenwochen durchgeführt und Fach-und Arbeitsgruppen Lehrender initiiert und begleitet werden. In der dritten Säule soll der Transfer von Lehrinnovationen in die Lehre durch Lehrwerkstätten unterstützt werden. Deren methodische Ausgestaltungen sollen miteinander verglichen und evaluiert werden, um nach Projektende eine Auswahl für zukünftige Transfermaßnahmen treffen zu können.

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Too Positive to Be True? Sentiment Analysis of AI-Guided vs. Human-Led Debriefings in Virtual Reality Counseling Training

Debriefings are a crucial component of simulation-based learning, as they allow participants to critically reflect on their performance and translate experiences into knowledge. With the rise of artificial intelligence (AI), large language models (LLMs) are increasingly being explored as conversational agents in debriefings. However, concerns have been raised that AI debriefers may display sycophantic tendencies, characterized by overly positive sentiment and a lack of critical feedback. Such tendencies could affect learners' self-evaluations. In this study, 45 university students participated in a virtual reality (VR) counseling simulation, followed by either an AI-guided or a human-led debriefing. Sentiment analysis of 958 debriefing statements (350 AI, 608 human) was conducted using a German sentiment classification model. Results show that AI debriefers expressed significantly more positive sentiment and substantially fewer negative statements compared to human debriefers, corroborating the assumption of a sycophancy effect. However, sentiment was not found to predict self-rated counseling competence or self-efficacy. While AI debriefers provide consistent encouragement, their lack of critical feedback raises questions about their long-term effectiveness for professional skill development. Future research should explore hybrid approaches that combine AI scalability with human expertise in constructive reflection.

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