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DiKoLAN-KI
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Zertifikat für KI-Kompetenzen von NW-Studierende

Ziel des Projekts sind Konzeption, Implementierung, Evaluation eines Zertifikatsprogramms „DiKoLAN-KI“ zu KI-bezogenen Kompetenzen von NW-Studierenden - zunächst exemplarisch für Lehramtsstudierende mit naturwissenschaftlichen Unterrichtsfächern. Das Zertifikatsprogramm basiert dabei auf dem Orientierungsrahmen DiKoLAN KI (Huwer et al., 2024). So sollen zukünftig alle Studierenden der Naturwissenschaften dazu befähigen werden, KI-Systeme fachgerecht zu nutzen, kritisch zu reflektieren und die Potenziale und Herausforderungen dieser Technologie im Bereich der Naturwissenschaften sowie im NW-Unterricht kompetent in ihre zukünftige berufliche Praxis zu integrieren.;Das Zertifikatsprogramm enthält Basis- und Erweiterungszertifikate welche jeweils die individuelle berufliche Relevanz der Zielgruppen berücksichtigt. Diese setzen sich aus den Kursmodulen mit Schwerpunkten auf Typen und Funktionsweise von KI-Systemen (Grundlagen) sowie den Erweiterungsmodulen “Lehren und Lernen mit KI” , “Lehren und Lernen über KI in Naturwissenschaften”, “Fachdidaktische Forschung mit KI” sowie “Fachwissenschaftliche Forschung mit KI” zusammen. Durch Ko-Konstruktion mit einem Studierendenrat werden die Bedürfnisse der Zielgruppen explizit konzeptionell berücksichtigt.

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Projektbeteiligte
Johannes HuwerProjektleiter:in

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Die makroskopischen Eigenschaften von Maschinen und Anlagen werden durch das Gefüge und die Phaseneigenschaften bestimmt. In der täglichen Lehrpraxis zeigt sich, dass Studierende Schwierigkeiten haben, die auf der Mikroskala vorliegenden Gefüge und die damit verbundenen Eigenschaften auf der Makroskala zu übertragen, da dies ein hohes Maß an Abstraktionsvermögen erfordert. Diese Problematik wird dadurch befördert, dass dem Großteil der Studierenden aufgrund unterschiedlicher Einschränkungen in der Lehrpraxis kaum Zugang zu relevantem Equipment (Licht- und Rasterelektronenmikroskopen) gewährleistet werden kann, mit denen diese Zusammenhänge verstanden werden können. Diesen Zugang schafft dieses Projekt.Das Projekt schafft mit einem digitalen Mikroskop eine innovative, virtuelle Lernumgebung, um Studierenden die selbstgesteuerte Entwicklung von Abstraktionsvermögen zwischen Mikro- und Makroebene von Materie zu erleichtern. Dabei lernen sie, wie Materie auf den unterschiedlichen Ebenen aufgebaut ist und welche Gefügebestandteile auf welchen Größenskalen zu welchen Eigenschaften führen. Das Vorhaben greift somit ein Problem auf, das nicht nur im Maschinenbau, sondern auch in den Studiengängen der Physik oder Materialwissenschaften vorliegt. Das Mikroskop wird in die offene und digitale Infrastruktur der Universität eingebunden und kann von Studierenden anderer Fachrichtungen und Hochschulen genutzt werden.

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