Insightful Educators
Im Projekt Insightful Educators" (INFER-IE) werden Verfahren der KI genutzt, um (1) den Kompetenzaufbau von Lehramtsstudierenden mit Blick auf zentrale Aspekte von Unterrichtsqualität systematisch zu fördern und (2) die Reflexion zu Chancen und Grenzen dieser neuen Technologien mit Blick auf die Digitalisierungsprozesse beim Unterrichten anzuregen und somit auch eine grundsätzliche Offenheit für die Verwendung neuer Lerntechnologien zu unterstützen. Dafür wird im Projekt in ko-konstruktiver Erarbeitung mit Lehramtsstudierenden ein KI-basiertes, skalierbares und lernwirksames Feedbacksystem entwickelt werden, das eine automatisierte Analyse und Rückmeldung zu schriftlichen Reflexionen von Studierenden über Unterrichtsszenarien ermöglicht. Diese Analysen erfolgen in Form videobasierter Unterrichtsreflexionen, welche zentrale Aspekte professioneller Unterrichtswahrnehmung abbilden. Weiter werden lernwirksame Lehransätze zur curricularen Verwendung des Feedbacks gemeinsam mit Studierenden erprobt. Zu Projektende wird ein intelligentes, adaptives System vorliegen, das nicht nur automatisiertes Feedback bereitstellt, sondern flexibel in bestehende Lehrveranstaltungen und Curricula der Lehramtsausbildung in ganz Deutschland integrierbar ist.
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Erlebnislabor Materialwissenschaft
Das Studium der Materialwissenschaft, einer Schlüsseltechnologie des 21. Jahrhunderts, wird seit der Mitte des letzten Jahrhunderts an dt. Hochschulen angeboten. Die Eigenschaften eines Materials sind durch ein Zusammenspiel verschiedener chemischer, physikalischer, ingenieurstechnischer und biologischer Faktoren geprägt; diese Interdisziplinarität ist eine große Stärke des Fachgebiets und hat in der Vergangenheit zur technologischen Reifung wissenschaftlicher Konzepte geführt. Konträr zur Bedeutung der Interdisziplinarität, spiegelt sich dieser Aspekt in den schulischen Lehrplänen unzureichend wider. Eine fachübergreifende Betrachtung relevanter Technologien muss gestärkt werden, denn vielen Schüler*innen und Studierenden im ersten Semester sind die gewaltigen Möglichkeiten einer die klassischen Disziplinen umspannenden Betrachtungsweise nicht klar. Hier setzt das Erlebnislabormaterialwissenschaft an, welches sich zum Ziel gesetzt hat, Versuchsreihen zu entwickeln, welchen Schüler*innen im Rahmen eines Schülerlabors sowie Studierenden im Rahmen ein Vorpraktikums angeboten werden und die Vielfältigkeit der Materialwissenschaft erlebbar machen. Hierbei sollen sowohl selbst durchzuführende Experimente als auch VR-Experimente in den Themenbereichen Elektromobilität sowie Recycling von Materialien entwickelt werden.
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Interdisziplinäre Workshops in der Lehre zur Stärkung von Praxis-Erfahrungen
Workshop mit externen Expert*innen geben den Studierenden Einblicke in die Praxiswelten, die an ein Studium anschließen können. Sie vermitteln wertvolle Kompetenzen und bieten Möglichkeit zum disziplinübergreifenden Austausch. [Anm. StIL: Diese Maßnahme wurde in einer Vorgängerversion der Abfrage dokumentiert. Bei der Übertragung auf das aktuelle Format kann es vorkommen, dass die Antworten nicht hundertprozentig zur Frage passen.]
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CoFacS – Simulating a Complete Factory to Study the Security of Interconnected Production
While the digitization of industrial factories provides tremendous improvements for the production of goods, it also renders such systems vulnerable to serious cyber-attacks. To research, test, and validate security measures protecting industrial networks against such cyber-attacks, the security community relies on testbeds to simulate industrial systems, as utilizing live systems endangers costly components or even human life. However, existing testbeds focus on individual parts of typically complex production lines in industrial factories. Consequently, the impact of cyber-attacks on industrial networks as well as the effectiveness of countermeasures cannot be evaluated in an end-to-end manner. To address this issue and facilitate research on novel security mechanisms, we present CoFacS, the first COmplete FACtory Simulation that replicates an entire production line and affords the integration of real-life industrial applications. To showcase that CoFacS accurately captures real-world behavior, we validate it against a physical model factory widely used in security research. We show that CoFacS has a maximum deviation of 0.11% to the physical reference, which enables us to study the impact of physical attacks or network-based cyber-attacks. Moreover, we highlight how CoFacS enables security research through two cases studies surrounding attack detection and the resilience of 5G-based industrial communication against jamming.
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