Serious Gaming-Framework für innovative Lehre
Traditionelle Lehrformate stoßen unter Berücksichtigung aktueller Herausforderungen wie der digitalen Transformation an ihre Grenzen. Die Forderung nach neuen Lehrformaten aus der Studierenden- und Lehrendenperspektive ist groß. Serious Games ermöglichen im Vergleich zu traditionellen Lehrformaten interaktive und motivationsfördernde Lernumgebungen. Dadurch lassen sich Lerninhalte besser verstehen. Dies trägt zur Erreichung von Lernzielen bei. Ziel von SPIELraum ist die Entwicklung eines generischen, digitalen Serious Gaming-Frameworks, welches modular an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg in ingenieurwissenschaftlichen Lehrveranstaltungen eingesetzt werden soll. So sollen Räume für projektbasiertes und erfahrungsbasiertes Lernen entstehen, in welchen Studierende Wissen nachhaltig erwerben und relevante Kompetenzen aufbauen. Das Framework soll die Entwicklung und den Einsatz von Serious Games in der Lehre vereinfachen, den Ressourcenbedarf reduzieren und Lehrenden eine flexible und praxisnahe Integration spielerischer Lehrformate in ihre Lehrveranstaltungen ermöglichen.
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Feedbackgestützte Lernförderung in der Informatik
Überforderungssituationen und Unsicherheiten über den eigenen Lernstand treten häufig in der Studieneingangsphase auf. Im Informatikstudium münden Studierende mit einem sehr heterogenen Spektrum an Vorerfahrungen hinsichtlich des Programmierens ein, sodass häufig eine individuellere Rückmeldung zur Steigerung des Selbstwirksamkeitsempfindens nötig wäre als sich aufgrund der Größe der Eingangskohorten durch die Dozierenden realisieren ließe.Am Fachbereich Informatik der RPTU Kaiserslautern ist die Plattform ExClaim bereits ein etabliertes Tool, um Übungsaufgaben während des Semesters einzureichen und automatisiert zu prüfen. Gegenwärtig fehlt jedoch eine automatisierte Rückmeldung, die über die einfache Mitteilung des Ergebnisses (knowledge of performance) hinausgeht. Hier setzt das Projekt FLINK auf zwei Ebenen an: Auf der Ebene des Lernmaterials werden die Aufgaben entlang von objektiven Merkmalen (u.a. Textlänge, Integration von weiteren Repräsentationen (z.B. Schaubildern)) charakterisiert und ausgewertet; auf der Ebene des individuellen Bearbeitungsprozesses werden physiologische Marker (u.a. Herzfrequenz, Eyetracking) genutzt, um im Austausch mit den Studierenden Hürden der Aufgabenstellung zu erörtern. Die Befunde werden genutzt, um damit die Qualität der Aufgaben zu verbessern, den Studierenden gezielte Rückmeldungen, sowie Lehrenden Handreichungen zur Verfügung zu stellen und die Plattform ExClaim zu einer skalierbaren Lösung für das MINT-Studium weiterzuentwickeln.
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Stammtisch KI in der Lehre
Der Stammtisch KI in der Lehre versammelt Lehrende der HTW Berlin, die sich für Künstliche Intelligenz in der Hochschullehre interessieren. In lockerer Atmosphäre werden Erfahrungen, Fragen und Praxisbeispiele zu KI-Anwendungen in der Lehre ausgetauscht. Ziel ist es, Wissen zu teilen, Trends zu diskutieren und den kritischen Umgang mit KI zu fördern.
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