Kompressortechnik zum Anfassen und Ausprobieren
RecipX (experimental reciprocating compressor) ist ein innovatives Lehrprojekt, das Studierenden der Ingenieurwissenschaften einen praxisnahen Zugang zur Kompressortechnik ermöglicht und zugleich zentrale Aspekte der Nachhaltigkeit adressiert. Im Zentrum steht ein sicherer, modular aufgebauter Modellprüfstand auf Basis eines handelsüblichen Kompressors. Durch umfangreiche Sensorik etwa für Druck, Temperatur, Drehmoment und Drehzahl werden bislang verborgene Prozesse im Inneren der Maschine sichtbar und messbar. Studierende können aktiv Einfluss auf Systemparameter nehmen und die Auswirkungen auf Effizienz und Ressourceneinsatz direkt erleben. In kooperativen Lernformaten entwickeln sie für reale Anwendungsfälle eine optimierte Anlagenkonfiguration, wobei technische Leistungskriterien mit ökologischer Verantwortung abgewogen werden müssen. Die besten Ergebnisse werden im Rahmen einer Engineering Challenge prämiert. Ergänzt wird das physische Labor durch die digitale Integration des Prüfstands und weiterer zukunftsweisender Kompressorsysteme wie Wasserstoff- und Wärmepumpensysteme - in eine Smartphone-App. So wird RecipX nicht nur an der TU Dortmund einsetzbar, sondern auch digital zugänglich für andere Hochschulen ohne Investitionsrisiken oder Sicherheitsbedenken. RecipX verbindet Theorie, Praxis und Nachhaltigkeit in einem motivierenden, skalierbaren Lernkonzept und macht technische Zusammenhänge für Studierende erlebbar, nachvollziehbar und gestaltbar.
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Kommunikationtraining per Medizin-ChatboT
An vielen medizinischen Fakultäten werden Unterrichtseinheiten zum Erwerb von Kommunikationskompetenz angeboten. Die anschließenden praktischen Prüfungen fallen in der Regel gut aus, was jedoch daran liegt, dass hier mit Hilfe allgemein bekannter Checklisten einzelne Teilaspekte der Kommunikation bewertet werden, so dass es auch ohne tatsächliche Kompetenz möglich ist, die Prüfung zu bestehen. Folglich findet das tatsächliche Training dann erst im realen Patientenkontakt statt, was für beide Seiten belastend sein kann. Da im Studium nicht ausreichend Gelegenheiten für ein individuelles Kommunikationstraining gegeben sind, soll in diesem Projekt eine Alternative geschaffen werden. Mit Hilfe eines spezifisch für die medizinische Nomenklatur trainierten Large Language Models und angeschlossener Audio-Schnittstelle üben Studierende der Medizin die allgemeine und fachspezifische Anamnese ein. Die Gespräche werden aufgezeichnet und danach bewertet, ob vorab definierte Inhalte und Fragetechniken darin abgebildet wurden. Auf dieser Grundlage wird ein automatisiertes Feedback erstellt, das die Studierenden bei ihrem weiteren Lernprozess unterstützen soll. Bei der Programmierung werden Studierende mit Informatik-Kenntnissen eingebunden. Die Wirksamkeitsprüfung erfolgt über das Instrument des CSA Gain und einen Vergleich der praktischen Prüfungsergebnisse aus der Zeit vor Verfügbarkeit des Chatbots mit der Zeit nach Einführung der Innovation.
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