Lernlabor für barrierefreie Verkehrsräume
Lernlabor für barrierefreie VerkehrsräumePersonen mit Mobilitätsbeeinträchtigungen sollen Verkehrsräume sicher und mühelos nutzen können. Um bei den heutigen und zukünftigen Planenden das Verständnis für die Anforderungen von Mobilitätsbeeinträchtigungen zu wecken, bietet sich die Möglichkeit zur Selbsterfahrung und der Austausch mit Betroffenen an. Dies hilft beim Abbau von Barrieren sich mit dem Thema zu beschäftigen, stärkt die Sensibilität bei der Berücksichtigung in Planungen und führt zur qualitativ besseren Berücksichtigung bei der Gestaltung und Umsetzung von Verkehrsräumen. Um eine solche Selbsterfahrung systematisch zu unterstützen wird ein Lernlabor Barrierefreiheit aufgebaut welches Hilfsmittel zur Selbsterfahrung von Beeinträchtigungen (Rollstuhl, Krücken, Schlafmaske und Blindenstock, etc.), mit physischen Parcours für verschiedene typische Situationen im Verkehrsalltag in Gebäuden und im öffentlichen Raum (Treppen, Rampen, Leitelemente, Informationsmedien, Querungsstellen etc. ) mit begleitenden Lehreinheiten (Hintergrundinformationen,Austausch mit Betroffenen, vorbereitete Übungsaufgaben, Vermittlung von Techniken, Methoden zur Selbstreflektion, Evaluation etc.) kombiniert. Die Parcours dienen zudem als Testraum für innovative studentische Lösungen zur Barrierefreiheit. Durch die Kombination dieser Elemente wird eine umfassende Lernumgebung für barrierefreie Verkehrsräume geschaffen, als Basis für die Qualifizierung von Studierenden.
Auf einen Blick
Kontakt
Das könnte Sie auch interessieren
Künstliche Intelligenz für Lehren und Prüfen
Künstliche Intelligenz (KI) bietet Möglichkeiten, Lehrende bei ihren pädagogischen Aufgaben zu unterstützen. Ebenso bietet es Potentiale für Lernende, KI als Hilfsmittel nutzen können. Demgegenüber gibt es inhaltliche, organisatorische, technische und auch rechtliche Herausforderungen. Das Vorhaben KI4Edu hat zum Ziel Lösungsansätze für die aktuellen Herausforderungen zu erarbeiten. Wichtig dabei ist die Rollen und erforderlichen Kompetenzen bei Lehrenden und Lernenden zu überprüfen und neu zu definieren. Dabei stehen die Interaktion und Zusammenarbeit zwischen Lehrenden und Lernenden innerhalb der Lehre im Mittelpunkt. Dazu werden Lehr-/Lernprozesse wie auch Prüfungen unter Berücksichtigung von Methoden der KI - insb. zur Förderung von Digital Literacy/Data Literacy/AI Literacy - weiterentwickelt. Der fachliche Schwerpunkt liegt zwar auf Fächern des Bauwesens, die Methodik zur Implementierung von KI in die Lehre sollen jedoch übertragbar auf andere Fächer sein.
Projekt anzeigen
Multimediale Beitragsreihe #Diversitäten
Die multimediale Beitragsreihe #Diversitäten reflektiert den Zusammenhang zwischen diversen Identitäten, Wissenskulturen und Wissensvermittlungspraktiken primär aus kulturwissenschaftlicher Sicht und bündelt Beiträge, die vielfachen Ausprägungen von Diversitäten nachgehen. Die Beitragsreihe adressiert ein aktuelles, gesellschaftlich relevantes Thema und nutzt innovative Lehr-/Lernformate für dessen Vermittlung.
Maßnahme anzeigen
CoFacS – Simulating a Complete Factory to Study the Security of Interconnected Production
While the digitization of industrial factories provides tremendous improvements for the production of goods, it also renders such systems vulnerable to serious cyber-attacks. To research, test, and validate security measures protecting industrial networks against such cyber-attacks, the security community relies on testbeds to simulate industrial systems, as utilizing live systems endangers costly components or even human life. However, existing testbeds focus on individual parts of typically complex production lines in industrial factories. Consequently, the impact of cyber-attacks on industrial networks as well as the effectiveness of countermeasures cannot be evaluated in an end-to-end manner. To address this issue and facilitate research on novel security mechanisms, we present CoFacS, the first COmplete FACtory Simulation that replicates an entire production line and affords the integration of real-life industrial applications. To showcase that CoFacS accurately captures real-world behavior, we validate it against a physical model factory widely used in security research. We show that CoFacS has a maximum deviation of 0.11% to the physical reference, which enables us to study the impact of physical attacks or network-based cyber-attacks. Moreover, we highlight how CoFacS enables security research through two cases studies surrounding attack detection and the resilience of 5G-based industrial communication against jamming.
Publikation anzeigen