Interaktiver Strahlenschutz mit VR
Die sichere Anwendung ionisierender Strahlung in der Medizin erfordert ein fundiertes Verständnis physikalischer Wechselwirkungen ein Thema, das in der Ausbildung häufig abstrakt bleibt. Das Projekt entwickelt eine VR-gestützte Lernplattform, die Strahlenschutz durch interaktive, immersive Szenarien anschaulich und praxisnah vermittelt. Nutzer:innen können virtuelle Strahlenquellen erkunden, die Effekte ionisierender Strahlung auf biologisches Gewebe (z. B. DNA-Schäden) beobachten und Schutzmaßnahmen (z. B. Bleiglas) in realitätsnahen Szenarien simulieren.In der Simulation lassen sich Abläufe am Linearbeschleuniger, im CT oder in der interventionellen Radiologie praxisnah nachvollziehen inklusive sicherheitsrelevanter Aspekte und möglicher Fehlerquellen. So können auch risikobehaftete Situationen gefahrlos trainiert werden.Ein zentrales Element ist das KI-gestützte Feedbacksystem. Es analysiert das Nutzerverhalten in der Lernumgebung, erkennt individuelle Lernmuster und gibt gezielte Rückmeldungen zu Verständnislücken. Adaptive Lernpfade ermöglichen eine individuelle Förderung und unterstützen die nachhaltige Verankerung von Sicherheitswissen.Didaktisch orientiert sich das Projekt am Prinzip des forschenden Lernens: Studierende sind aktiv in Entwicklung, Umsetzung und Evaluation eingebunden und tragen zur Gestaltung innovativer Lehrformate bei. Das Projekt leistet einen Beitrag zur Modernisierung der Strahlenschutzlehre durch digitale und partizipative Innovation.
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Digitales Mikroskop
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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Learning Analytics
Übergeordnetes Feedback für das Studierverhalten mit Hilfe von „Learning Analytics“ unterstützt die Studierenden in ihrem Lernverhalten. Dabei werden die Datenspuren der Studierenden in Moodle mit Zusatzdaten ergänzt und mit Hilfe von selbstprogrammierten KI-Modellen mit Vorgängerkohorten verglichen und Prognosen auf das Bestehen der Prüfung gemacht, sowie aufgrund der persönlichen Datensituation individuelle Tipps zum Wiederholen und Lernen gegeben. Der Maßnahme liegt ein robustes Datenschutzkonzept für die Verarbeitung der persönlichen Daten der Studierenden zugrunde.
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Schütze, Judith & Gerlach, Jana (2026). Gender- und intersektionale Perspektiven für eine diskriminierungssensible Lehrgestaltung.
Eine diskriminierungssensible Lehre birgt nicht nur das Potenzial, institutionalisierte Ungleichheitsdynamiken zu unterbrechen, sondern eröffnet auch die Möglichkeit, neue (Selbst-)Erkenntnisse zu gewinnen. Gender- und intersektionale Perspektiven unterstützen Lehrende dabei, ihre Rolle als Lehrperson sowie ihre Lehrpraxis kritisch zu reflektieren, strukturelle Ungleichheiten und Barrieren in Lehr- und Lernprozessen zu erkennen und abzubauen sowie Lernräume so zu gestalten, dass sich alle respektiert und repräsentiert fühlen.
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