Ein OpenSource QuizDuell-App für Hochschulen
StudyDuel ist ein innovatives Open-Source-Quizduell für die Hochschullehre, das (vorerst) speziell auf MINT-Fächer ausgerichtet ist. Die mobile App (für Android, iOS und Web) ermöglicht Studierenden, in spielerischen Wissensduellen gegeneinander anzutreten und dabei nicht nur Multiple-Choice-Fragen, sondern auch komplexe Aufgaben mit Formeln, Programmiercode oder freien Texteingaben zu bearbeiten. Ein KI-System auf Basis eines hochschulinternen Large Language Models (LLM) wertet die Antworten automatisiert aus und generiert unmittelbares Feedback auf Grundlage der hochschuleigenen Lernmaterialien. Studierende werden von Anfang an aktiv in die Entwicklung einbezogen von Fokusgruppen zur Bedarfserhebung bis hin zur Möglichkeit, eigene Fragen zur App beizusteuern. Gamification-Elemente wie Ranglisten, Ehrungspunkte und personalisierte Lernempfehlungen nach absolvierten Duellen steigern die Motivation und fördern einen kontinuierlichen Lernprozess. Als Open-Source-Projekt auf dem KI-Cluster der Hochschule Koblenz angelegt, zielt StudyDuel auf eine hochschulweite Nutzung und bietet zugleich Potenzial für eine nachhaltige, hochschulübergreifende Verbreitung. Damit soll die Lehre in MINT-Fächern innovativer, interaktiver und motivierender gestaltet werden.
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KI-unterstütze Programmierübung
In technischen Lehrveranstaltungen werden Übungen häufig in Form von Programmieraufgaben durchgeführt. Zum einen, weil die Softwareentwicklung das größte Innovationspotenzial von technischen Systemen aufweist und zum anderen die Lehre möglichst anwendungsorientiert sein soll. Die selbstständige Bearbeitung der Aufgaben wird durch Tutoren unterstützt, sodass die Unterstützung mit der Anzahl der Tutoren skaliert. In der universitären Lehre zeigt sich, dass die finanziellen Lehremittel begrenzt sind, sodass nur eine geringe Anzahl an Tutoren zur Verfügung steht. Deshalb verfolgt die vorliegende Projektidee die Entwicklung eines KI-Systems, dass die Programmierergebnisse der Studierenden analysiert und entsprechend der identifizierten Fehler Hinweise gibt. Grundlegende Probleme und häufige Fragen der Studierenden sollen so mithilfe von Maschinellen Lernen geklärt werden, ohne den Einsatz eines Tutors. Die Tutoren können sich dann vor allem auf individuelle Fragestellungen bzw. auf Studierende mit größerem Unterstützungsbedarf konzentrieren. Darüber hinaus bietet eine KI-unterstützte Programmierübung das Potenzial, dass Studierende auch außerhalb der Präsenzzeit Unterstützung erhalten.
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Mediale Unterstützung und interaktive Elemente
Wir haben unsere Materialien um anschauliche Visualisierungen, eingebettete Videos und interaktive Code-Beispiele ergänzt, um einerseits Aufmerksamkeit sinnvoll zu bündeln und andererseits die bestehende Komplexität moderner Bildungsherausforderungen medial angemessen abzubilden. Diese mediale Vielfalt erleichtert die individuelle Erschließung des Lernstoffs und fördert aktives, selbstgesteuertes Lernen. Eingesetzt wurden diese Elemente besonders im Kontext eines Online-Tutorials zur Erstellung von Open Educational Resources (OER) für die Hochschullehre und Kursen zu Digital Literacy und Python for Psychologists.
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Enhancing Student-Centered Learning Environments: A Data-Driven Approach to Hybrid Lecture Room Classification and Resource Allocation
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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