Educational AI/VR Teaching Mindscapes
This project develops an innovative Virtual Reality (VR) Escape Room for higher education, especially in Global Change and Sustainable Management courses. Using VR's interactive capabilities, it creates efficient learning experiences around complex sustainability issues.A core feature is the integration of Generative AI (GenAI) as a natural language interface, allowing users to interact through spoken language, moving beyond typical point-and-click VR formats. The AI interprets user actions meaningfully, offering context-aware responses and dynamic adaptation to learner behavior for a personalized experience.The project explores the educational potential of combining VR and GenAI, focusing on how different interaction forms impact learning. The virtual environment features a series of rooms with puzzles tied to course topics. Students solve them via haptic interaction or verbal communication with the AI. The AI provides adaptive hints and adjusts difficulty levels to optimize learning. Metrics collected during interactions assess challenge levels, usability, and the overall learning experience, informing design improvements and potential integration into other virtual learning scenarios.Overall, the project advances didactic practices in higher education by experimenting with novel, exploratory, immersive, and student-centered learning approaches.
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Handlungs- und Entscheidungskompetenz Digital Stärken (HEDS): Die Verknüpfung von Person, Ort und Zeit in den Studiengängen der akademischen Gesundheitsberufe neu denken
Das Projektvorhaben HEDS leitet sich unmittelbar aus einer fokussierten Analyse zur Ausgangslage in der Lehre an der Charité sowie den strategischen Zielsetzungen Charité 2030 - Wir denken Gesundheit neu ab. HEDS bettet sich in die übergeordnete Digitalisierungsstrategie der Charité ein, die u.a. eine durchgehende Blended Learning-Konzeption für die Lehre in den Gesundheitsberufen vorsieht. Eine solche Blended-Learning-Konzeption soll sowohl innerhalb eines Studiengangs als auch zwischen den verschiedenen Studiengängen umgesetzt werden. Mittels digitaler Formate werden die Handlungs- und Entscheidungskompetenzen von Studierenden in den Gesundheitsberufen gezielt und nachhaltig gestärkt. Studiengangübergreifend wird die Entscheidungskompetenz (clinical reasoning) individuell mittels virtueller Patientenfälle trainiert. Die Handlungskompetenz (professionelle Tätigkeiten in Praxiseinsätzen) wird durch digitales Assessment am Arbeitsplatz (elektronische Portfolios) individuell erfasst und verbessert. Das Projekt wird von maßnahmenbezogenen Qualifizierungen und einem Zertifikats-Programm für die Lehrenden zu Digital Health Professions Education sowie einem umfassenden Projektmanagement mit fortlaufender Wirkungsanalyse flankiert.
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Das Paderborner Elektrotechnik AR Labor (PEARL)
Um unterschiedlichen Vorkenntnissen im Umgang mit Laborgeräten in der Elektrotechnik zu begegnen, wurde ein freiwilliges, orts- und zeitunabhängiges Vorpraktikum entwickelt. Die Maßnahme ermöglicht Studierenden mithilfe der Anwendung PEARL ein frühzeitiges, gezieltes Kennenlernen zentraler Geräte vor oder parallel zum Laborpraktikum. Auf diese Weise wird ein flexibler, individueller Kompetenzaufbau unabhängig von Präsenzzeiten im Labor unterstützt.
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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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