uniVERSEty - Entwicklung, Etablierung und Vernetzung von virtuellen Räumen an Hochschulen
Im Netzwerk uniVERSEty tauschen sich Akteure zahlreicher deutscher Hochschulen zu immersiver Bildung, also dem lernförderlichen Einsatz von Virtual und Augmented Reality in der Lehre, aus. Mit diesem Projekt wird das Netzwerk, das sich bisher informell organisiert und koordiniert, strukturell ausgeweitet und verstetigt. Als zentrale Schnittstelle wird uniVERSEty zukünftig noch einfacher allen zur Verfügung stehen, die immersive Bildung in der eigenen Lehre einsetzen wollen, Unterstützung bei der Implementierung benötigen oder sich mit Gleichgesinnten austauschen wollen. Dazu wird mit einem*r Netzwerkmanager*in eine Position geschaffen, die die Aktivitäten der Mitglieder koordiniert, die Kommunikation über Chats und soziale Medien verbessert und die Ausrichtung gemeinsamer Veranstaltungen unterstützt und fördert. uniVERSEty stärkt den lernförderlichen und konstruktiven Einsatz immersiver Bildung in allen Hochschulen als integralen Bestandteil zukunftsfähiger Lehre.
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Module zur Arzt-Patienten-Kommunikation
Das Projekt zielt darauf ab, die Arzt-Patienten-Kommunikation an der Universitätsmedizin durch innovative Lernmodule mit Künstlicher Intelligenz zu verbessern. Es adressiert insbesondere nichtmuttersprachliche Studierende. Hierfür werden speziell auf diese Bedürfnisse angepasste Lernmodule mit KI basierten Interaktionen in Form von Chatbots entwickelt, die die Kompetenzen der Studierenden im Kontext der Arzt-Patienten-Kommunikation sowie des Arzt-Arzt-Gesprächs fördern und sie somit auf das Praktische Jahr und den Berufseinstieg vorbereiten. Die Lernmodule werden in einem innovativen und dank der KI besonders interaktiven Lernmanagementsystem installiert und adressieren empathisches Verhalten, Schmerzabfrage, Verständnis von Symptomen und Aussagen sowie Dokumentation. Thematisiert werden in diesem Rahmen u. a. Arztbriefe, Nachtdienst-Protokolle, Anamnesegespräche, Patientenvorstellungen und deren Aufklärung sowie Interaktion mit dem Klinikpersonal. Der Lernprozess wird durch den Einsatz von generativen KI-Anwendungen wie ChatGPT maximal optimiert. Die Chatbots (virtueller Tutor) werden den Lernenden Empfehlungen, Erklärungen und Zusatzinformationen bereitstellen. Für einen personalisierten Lernprozess werden KI-Systeme auch passgenaue Feedbacks in Echtzeit geben und die Kompetenzen bewerten. Eine regelmäßige Lernstandserfassung ermöglicht zeitnahe Anpassungen durch kontinuierliche Wirkungsüberprüfung, die durch finale Erhebung und Evaluation ergänzt wird.
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Digitaler Kerbschlagbiegeversuch
Im Maschinenbau werden Praktika zur Vertiefung der Vorlesungsinhalte angeboten, in denen die Studieren-den anhand von Anwendungsfällen ihr theoretisches Wissen und die teilweise komplexen Inhalte anwenden lernen. Aktuell werden die theoretischen Grundlagen dazu nur anhand von Skripten in Textform vermittelt, was zu einer gewissen Skepsis im Umgang mit den Prüfmaschinen und -geräten führt.
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Fostering Knowledge Facets of the TPACK Framework
To prepare pre-service teachers for the multiple requirements of their future math teaching within the digital age, they need to develop all facets of knowledge mentioned in the Technological Pedagogical Content Knowledge (TPACK) framework to enhance their digital competences. Research has shown that teachers learn to use technology by designing educational technologies for authentic use while activating and extending their knowledge regarding the interplay of technology, pedagogy, and content. In this study, 58 pre-service primary and secondary teachers from three German universities created and evaluated their own digital mathematical escape games (DIMEG) within a seminar. Since it has scarcely been researched how the design process of DIMEG addresses pre-service teachers’ technological, pedagogical and content knowledge, this study aims to investigate their subjectively reported learnings and challenges. For this, an online-based questionnaire with four open-ended items on their learnings and five open-ended items on the encountered challenges during the design process allowed them to reflect on their knowledge and skill development. All 471 answers were categorized by applying qualitative content analysis. Results indicate most learnings in the pre-service teachers’ pedagogical content knowledge (PCK), technological knowledge (TK), and technological pedagogical content knowledge (TPCK).
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