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.
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Thinking Aloud About Linguistics
The Thinking Aloud About Linguistics (TAAL) project aims to help university instructors who wish to better understand where and why their students struggle with course content. While we as instructors often know which questions or topics students frequently misunderstand, we do not always know what makes that particular content challenging for our learners. One aspect of the necessary knowledge for teaching (Ball et al., 2008) is knowing where students struggle and how to adjust our instruction accordingly. The TAAL project proposes to develop metacognitive classroom activities in English linguistics that use recent technological innovation to collect and summarize students thinking about targeted grammar concepts. These summaries then provide instructors data to reteach and reassess course content. Metacognitive activities have long been shown to benefit students (Perry et al., 2019), as they allow learners to process and articulate their thinking. While this project focuses on linguistics and grammar, TAAL is meant to serve as a pilot for both our degree program and beyond. The goal is that the teaching and analyzing processes developed in this project can easily be transferred to other teaching contexts, in the hope that university educators across fields who seek to better understand how to support students in their content area can use these tools in their instruction.
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Feedback zur Lernzeit und ablenkungsfreie Lernumgebung
In unserer Studie zielten wir darauf ab, mithilfe von verschiedenen Interventionen, Ablenkungen zu minimieren und das Zeitmanagement und die Zielplanung zu verbessern. Wir wollten eine optimale Lernumgebung schaffen, die an das Persönlichkeitsprofil des Nutzers angepasst ist. [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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E-Portfolios im Schulpraktikum mithilfe der Plattform efolio
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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