ACT: Aktivierung zu co-kreativer Teilhabe
Demokratie braucht Beteiligung und Zukunftskompetenzen besonders an Orten der Zukunftsgestaltung wie Hochschulen. Das Projekt ACT: Aktivierung zu co-kreativer Teilhabe verfolgt das Ziel, Studierende als gleichberechtigte Partner:innen gemäß des Students-as-Partners-Ansatzes in Lehr-/Lernprozessen zu stärken und ihnen echte Mitgestaltungsmöglichkeiten zu eröffnen.ACT fördert die Zukunftskompetenzen Kommunikation, Kollaboration, Kreativität und Kritisches Denken durch konkrete Gestaltungserfahrungen. Studierende erleben, dass ihre Perspektiven und Kompetenzen gefordert sind und sie aktiv die Lehre mitgestalten können. Lehrende profitieren von innovativen Impulsen und neuen Formen der Zusammenarbeit.Im Zentrum steht die Entwicklung einer Toolbox für co-kreative Lehrformate, die Studierenden eine aktive Rolle in allen Phasen einer Lehrveranstaltung ermöglicht von der Planung über die Durchführung bis hin zur Prüfung. Drei Pilotveranstaltungen aus den Fachbereichen Gestaltung, Technik und Wirtschaft dienen dabei als Experimentierraum. In einem begleitenden Co-Learning-Barcamp tauschen sich Studierende und Lehrende interdisziplinär aus, lernen voneinander und wachsen über klassische Rollenbilder hinaus.Die erprobte Toolbox wird als Open-Access veröffentlicht und ist so über die Hochschule Mainz hinaus übertragbar. ACT schafft damit ein Modell für partizipative Hochschulbildung, das Engagement und Verantwortung stärkt für ein gelebtes Demokratieverständnis im Hochschulalltag.
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Shared Excellence - Laboratory Learning Spaces 4.0
Für die Vermittlung von digitalen Kompetenzen für die Arbeitswelt 4.0 spielen Laborveranstaltungen an den HAW eine herausragende Rolle. Diese Veranstaltungsart kann von digitalen Lehr- und Lernmethoden vielfältig profitieren, zugleich ist dort die Umsetzung digitaler Lehre sehr herausfordernd und aufwendig. Die vier Verbundpartner, die Hochschule Karlsruhe (federführend), die Hochschule Mannheim, die Hochschule Offenburg und die Hochschule Pforzheim, setzen im Projekt Shared Excellence Laboratory Learning Spaces 4.0 einen hochschulübergreifenden Pool hybrider kompetenzorientierter Laborveranstaltungen zur digitalen Transformation um, unter Einbindung der in hohem Maße anerkannten Geschäftsstelle der Studienkommission für Hochschuldidaktik (GHD). Im Verbund entwickelte Laborveranstaltungen sollen als Modelle für erfolgreiche hybride HAW-Laborlehre dienen. Zugleich ist die Öffnung von Veranstaltungen für Studierende mehrerer HAW ein innovativer Ansatz, um das Lehrangebot für Studierende zielgerichtet zu erweitern sowie seine Attraktivität und Interdisziplinarität zu erhöhen gerade auch dort, wo Erfordernisse zur Profilschärfung und effizienten Ressourcennutzung die Breite des hochschuleigenen Lehrangebots limitieren.
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Einsatz digitaler Mathematikaufgaben
In der Maßnahme wurden digitale Mathematikaufgaben in der Lehre an Hochschulen gewinnbringend eingesetzt, weiterentwickelt und innerhalb eines Aufgabenpools mit anderen geteilt. Dabei sind verschiedene Aspekte wichtig: Ein gemeinsamer Aufgabenpool über verschiedene Hochschulen hinweg begünstigt den Einsatz der Aufgaben, weil durch das Teilen von Aufgaben der Aufwand für den einzelnen Lehrenden verringert werden kann und weil die Grundlagenausbildung in Mathematik an Hochschulen für fachfremde Studiengänge sich thematisch stark ähnelt. Neu- und Weiterentwicklungen, die sich aus den Bedarfen der Hochschullehre ergeben, sind leichter umzusetzen, wenn eine gute Zusammenarbeit mit den Entwicklern des genutzten E-Assessment-Systems besteht. In unserem Fall war dies das System OPAL/ONYX, das die BPS GmbH betreut. So konnte in dieser Maßnahme z.B. die JavaScript Bibliothek JSXGraph als interaktives Werkzeug, das an der Universität Bayreuth entwickelt wird, in ONYX integriert werden.
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Too Positive to Be True? Sentiment Analysis of AI-Guided vs. Human-Led Debriefings in Virtual Reality Counseling Training
Debriefings are a crucial component of simulation-based learning, as they allow participants to critically reflect on their performance and translate experiences into knowledge. With the rise of artificial intelligence (AI), large language models (LLMs) are increasingly being explored as conversational agents in debriefings. However, concerns have been raised that AI debriefers may display sycophantic tendencies, characterized by overly positive sentiment and a lack of critical feedback. Such tendencies could affect learners' self-evaluations. In this study, 45 university students participated in a virtual reality (VR) counseling simulation, followed by either an AI-guided or a human-led debriefing. Sentiment analysis of 958 debriefing statements (350 AI, 608 human) was conducted using a German sentiment classification model. Results show that AI debriefers expressed significantly more positive sentiment and substantially fewer negative statements compared to human debriefers, corroborating the assumption of a sycophancy effect. However, sentiment was not found to predict self-rated counseling competence or self-efficacy. While AI debriefers provide consistent encouragement, their lack of critical feedback raises questions about their long-term effectiveness for professional skill development. Future research should explore hybrid approaches that combine AI scalability with human expertise in constructive reflection.
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