
Lernunterstützung durch KI
Das Projekt Lernunterstützung durch KI" (LuKI) entwickelt eine innovative, generative KI-gestützte Lernplattform, die Studierenden besonders beim herausfordernden Übergang von Schule zum Studium unterstützt. Im Zentrum steht ein KI-Lernassistent, der auf Basis von geprüften Lernmaterialien angelernt wird und sich an individuelle Lernstile adaptiert, Vorkenntnisse evaluiert und strukturiert durch die bereitgestellten Inhalte führt. Ergänzend entstehen generative KI-gestützte Tools wie interaktive Lernkarten, Quizze und selbst-generierende Übungsaufgaben. Während bestehende digitale Angebote nur standardisierte Inhalte bieten und KI-Tools wie ChatGPT nicht fachspezifisch sind, schafft LuKI eine verlässliche, theoretisch-fundierte Alternative.LuKI zeichnet sich durch von Lehrenden geprüfte Inhalte, didaktische Fundierung, datenschutzkonforme Gestaltung und die einzigartige Kombination von Lehr- und Lernperspektive in einer Plattform basierend auf generativer KI als Alleinstellungsmerkmale aus. Studierende gestalten die Plattform in der Entwicklung aktiv mit: von der Anforderungsanalyse bis zur Evaluation. So entsteht ein Projekt im forschenden Lernen "von Studierenden für Studierende". Neben fachlichem Wissen fördert LuKI gezielt das KI-Verständnis und durch eine Microservice-Architektur und einem Open-Source-Ansatz entsteht hohes Transferpotenzial über den Fachbereich und die Universität hinaus für eine zukunftsfähige, digitale und personalisierte Hochschullehre.
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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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Mit Online Peer Treffen und Workshops Austausch von Lehrenden über innovativen Lehrformaten fördern
Im Projekt Agile Methoden in digitalen Lehrveranstaltungen (AGGIT) wurden für die beteiligten Lehrenden während der Vorlesungszeit wöchentliche, freiwillige Online-Peer-Treffen von ca. 30 Minuten angeboten. Diese wurden durch Hochschuldidaktikerinnen moderiert. Ergänzend fanden pro Semester 2–3 Präsenz- bzw. Hybrid-Workshops zu agilen Lehrformaten statt. Regelmäßige Bedarfsabfragen sicherten die Passung dieser Angebote; eine studentische Fokusgruppe brachte Perspektiven aus Lernenden-Sicht ein. Ziel war es ein Austauschformat für Akzeptanz- und Implementationshürden agiler Lehre zu schaffen. sowie standortübergreifende Vernetzung und Kooperation über Fakultäten zu fördern. Das niedrigschwellige Format diente zum Erfahrungsaustausch und Best-Practice-Transfer sowie als Reflexionsangebot für die eigene Lehrpraxis in Form einer Peer-Beratung und diente als Anstoß interdisziplinärer Initiativen.
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Journeying Towards Cooperation. Wie wir Lehr-Lernnetzwerke gewinnbringend gestalten können
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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