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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Entwicklung eines adaptiven Selbstlernangebots zur Stärkung der Kompetenzen im Bereich der mathematischen Modellierung und softwarebasierten Lösung von Optimierungsproblemen für Gruppen mit heterogenem Vorwissen
Operations Research (OR), welches sich mit der quantitativen Optimierung von Problemstellungen, beispielsweise zur Erhöhung der Effizienz oder zur Reduktion von Treibhausgasen, beschäftigt, unterlag in den vergangenen Jahren einem starken Wandel. Dieser ist dadurch bestimmt, dass moderne Standardsoftware, sogenannte Solver, immer höhere Performanz aufweisen und damit auch große und komplexe Problemstellungen zufriedenstellend lösen können. Damit einher geht, dass sich die Disziplin verstärkt mit dem trickreichen Modellieren von Problemstellungen beschäftigt, wobei die erstellten Modelle dann mithilfe von Solvern gelöst werden. Häufig bieten Grundlagenmodule im OR allerdings noch keine umfassende Ausbildung in der Modellierung, da dies eine Kreativarbeit ist und die Kurse, aufgrund der Relevanz des OR in vielen Studiengängen, sehr groß sind. Ziel des Projektantrags ist es, ein adaptives Flipped-Classroom-Konzept zu erarbeiten und zu implementieren, welches es ermöglicht, sich mathematische Modellierung und die Verwendung von Solvern selbstständig zu erarbeiten und in einer interaktiven Webumgebung zu erproben. Unterstützt wird dabei durch regelmäßige Just-in-Time Teaching Slots, um Fragen im direkten Kontakt zu klären. Die entsprechende Onlineplattform soll frei zugänglich sein.
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Schritt-für-Schritt-Ansatz
Nach Motivationsbildung und Kontexteinbettung, wird die Vermittlung technisch komplexer Inhalte in kleine, logisch aufeinander aufbauende Schritte gegliedert, um Überforderung bei der Zielgruppe zu vermeiden. Durch diese kleinschrittige Struktur können sich die Nutzenden systematisch in technische und didaktische Konzepte einarbeiten. Diese Maßnahme haben wir in einem Tutorial zur Erstellung von Open Educational Resources (OER) und im Rahmen eines Workshops angewandt, in dem die Teilnehmenden ihre eigene OERs für die Hochschullehre technisch implementieren sollen.
Maßnahme anzeigen
Handlungsmöglichkeiten im Umgang mit Spannungen innerhalb von Hochschulver-bünden – eine Reflexion aus Perspektive der Verbundkoordination am Beispiel des Verbundprojektes Digitalisierung in Disziplinen Partizipativ Umsetzen :: Competen-cies Connected (D2C2)
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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