autonomous.next
autonomous.next (Next-level Education for X-disciplinary Teams in automous driving) etabliert einen didaktisch und technologisch hochinnovativen Lehrverbund, in dem Studierende in agilen Teams komplexe technische Systeme des autonomen Fahrens entwickeln, theoretische Kenntnisse vertiefen und modernste Technologien praxisnah umsetzen. Im Prozess des forschenden Lernens entwickeln wir eine autonome Fahrzeugplattform, von sensorbasierter Perzeption bis zur Aktuation. Komponenten werden in interdisziplinären Teams realisiert, erfordern eine intensive Abstimmung an Schnittstellen und fördern im Verbund umfassendes Systemdenken. Studierende können so das Fahrzeug mehrphasig vom Konzept über Simulation bis zum Einsatz im Wettbewerb (Shell Eco-marathon) zum Erfolg führen. Technisch stehen dabei Kompetenzen aus Informationstechnik (SW, Embedded, KI, Computer Vision), Elektrotechnik, Systems Engineering und Fahrzeugtechnik im Zentrum.Dabei verknüpfen wir physische und virtuelle Formate: Grundlagen vermitteln Vorlesungen wie Kognitive Robotik und ADAS, während digitale und physische Selbstlernmodule studierendenindividuelles Lernen ermöglichen. Dies bildet jedoch nur das Fundament für die eigentlichen Teamprozesse, die den Systemverbund realisieren, aktuelle Technologien und Wissenschaft integrieren und nah am State-of-the-Art von Industrie und Forschung agieren. Personelle Ressourcen als Nucleus und zur langfristigen Verstetigung sind dabei Kern der Förderung.
Auf einen Blick
Kontakt
Das könnte Sie auch interessieren
Arbeitsplatz-basierte Assessments - Hebammenstudium
Im (dualen) Hebammenstudium dient die Praxisbegleitung als Bindeglied zwischen Hochschule und Kliniken. Die Studierenden werden während der Praxiseinsätze vor Ort besucht und fachlich mit den Praxisanleitenden bewertet. Die Lernortkooperation wird gestärkt. Bislang werden Anleitungssituationen eher unstrukturiert ausgewählt. Dies erschwert u. a. das Aufzeigen von Kompetenzzuwächsen. Abhilfe können arbeitsplatz-basierte Assessments (AbA) schaffen, die rund 30 Minuten dauern. Sie bestehen aus direktem Beobachten, Dokumentation, Selbstreflexion und Feedback. Abschließend werden die nächsten Lernziele und Verbesserungsmaßnahmen gemeinsam geplant. Im Vordergrund steht ein formativer Bewertungsansatz. Die Besonderheit bei dem Projekt AbA-StudiumHeb ist, dass hier Praxisanleitung und -begleitung anwesend sind. Zudem geht es um vorab festgelegte alltägliche Situationen, die zuerst im Skills Lab geübt wurden. Sie werden dort und in der Praxis wieder aufgegriffen und auch partiell Bestandteil des Examens sein. Es geht um die AbA-Modelle "Direct Observation of Procedural Skills" mit dem Fokus auf manuelle (prozedurale) Fähigkeiten wie die Durchführung einer Blutentnahme und "Mini - Clinical Evaluation Exercise" mit dem Fokus auf tendenziell patienten-nahen Handlungen wie eine Anamneseerhebung. Nach der Pilotierung in zwei Partnerhäusern erfolgt die Integration in das Praxiscurriculum. Lehr- und Anleitungsvideos unterstützen die Prozesse.
Projekt anzeigen
Virtuelle Labore für ortsungebundenes Lernen
Virtuelle Laborrundgänge, in Kombination mit Branching Scenarios und virtuellen Experimenten werden genutzt, um Studierenden einen Einblick in eine neue Laborumgebung zu geben. Branching Scenarios beschreiben dabei eine Lernumgebung, in der entlang von Entscheidungspfaden Versuchsabläufe im Dialog und mit Unterstützung von Videos, Fotos und Multiple-Choice-Fragen erprobt werden können. Eingebettet sind die virtuellen Labore in einen digitalen 360° Rundgang der Fakultät für angewandte Naturwissenschaften und Mechatronik an der Hochschule München. Die Studierenden können orts- und zeitungebunden neue Laborlandschaften erkunden und selbständig Prozesse durchführen, die ihnen ansonsten nicht zugänglich wären. Ein vertieftes Verständnis von Anlagen und Prozessen insbesondere im Bereich der Nanotechnik wird so erlangt.
Maßnahme anzeigen
Studentische Partizipation zwischen Wunsch und Wirklichkeit: Ergebnisse einer empirischen Untersuchung
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
Publikation anzeigen