KI in der Hochschulbildung als Metaanalyse
KI in der Hochschulbildung als Metaanalyse. In der Hochschulbildung sind immer mehr KI-Systeme im Einsatz. Häufig fehlt jedoch eine Orientierung, welches System man für welches Lehr- und Lernszenario wirklich gut verwenden kann. Hier wollen wir mit unserem Projekt ansetzen und mithilfe einer Metaanalyse verschiedene KI-Systemen in Kombination mit didaktischen Methoden testen. So soll unabhängig von KI-Tools ein Repositorium entstehen, das auch in Zukunft die Hochschuldidaktik bereichert und Lehrenden sowie Lernenden die Möglichkeit gibt, das passende System für ihren Hochschulalltag zu finden.Angesiedelt ist das Projekt am KI und Transferzentrum AN[ki]T der Hochschule Ansbach, welche aufgrund unterschiedlicher Projekte und Veranstaltungsformate eine breite Kompetenz im Bereich KI und Digitaler Bildung aufbauen konnte. Unterstützt wird das Team im Verlaufe der verschiedenen Projektphasen durch Studierende und Lehrende, um mithilfe eines Iterativen Prozesses möglichst anwendernah und zeitgemäß die Ergebnisse auswerten zu können.
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Realitätsnahe Erprobung von Sicherheit für ICS
Ziel von RealistICS ist es Studierenden begleitend zur theoretischen Ausbildung im Bereich industrielle Netzwerksicherheit die Möglichkeit zur praktischen und realitätsnahen Erprobung der erlernten Kenntnisse zu geben. Dadurch soll nicht nur die Motivation gesteigert werden, sondern auch wichtige Fähigkeiten für den Praxiseinsatz vermittelt werden.Dazu soll Studierenden ein Verständnis dafür vermittelt werden, dass industrielle Netzwerke ein komplexes Gesamtsystem sind, dessen Absicherung neben dem theoretischen Wissen aus einer Vorlesung auch signifikante praktische Fähigkeiten benötigt. Zur Erreichung dieses Ziels soll eine Lernumgebung entwickelt werden, in der die Studierenden semesterbegleitend die jeweils theoretisch erlernten Konzepte direkt praktisch anwenden können. Dabei werden die Studierenden zu Beginn des Semesters zunächst das industrielle Netzwerk konfigurieren und programmieren, bevor sie im Laufe des Semesters verschiedene Möglichkeiten zur Absicherung des Netzwerkes in dieser Umgebung praktisch umsetzen.Um einen hohen Realitätsgrad und somit hohe Studierendenmotivation zu erreichen, wird auf umfangreiche Vorarbeiten zur Schaffung von Simulationsumgebungen für industrielle Netzwerke zurückgegriffen. Diese sollen im Rahmen von RealistICS für den Einsatz in der Lehre angepasst sowie entsprechende praktische Aufgaben zum kontinuierlichen Aufbau und Absicherung des industriellen Netzwerkes entworfen werden.
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Das neue Ding? Der MarSkills Studienbereich: Inter- und Transdisziplinarität und ihre Rolle in Wissenschaft und Studium
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