Digitale Zwillinge für kolllaborative Remote-Labs
Laborarbeit ist essenziell für die Forschungskompetenz in MINT-Studiengängen, unterliegt jedoch Ressourcenbeschränkungen. Während Remote-Labs logistische Probleme lösen, fehlt ihnen oft die für effektives Lernen wichtige soziale Kollaboration, die Williams und Layman (2007) als zentral für die Berufswelt betonen. Unser Projekt entwickelt ein didaktisch fundiertes Konzept für digitale Zwillingslabore mit Fokus auf Kollaborationen im Labor. Anders als bisherige Ansätze, die nach Blackwell et al. (2024) meist nur traditionelle Lehrmethoden digitalisieren, fokussieren wir uns auf zwei neue Aspekte: die Anpassung von Instrumenten zur Identifikation individueller Kollaborationsschwächen und die Implementierung adaptiver Unterstützungssysteme im digitalen Zwilling. Die Verbindung von VR-Technologie mit evidenzbasierten didaktischen Konzepten schließt eine wichtige Forschungslücke. Der von Deiglmayr (2018) betonte Fokus auf adaptive Unterstützung zur Förderung der Selbstregulation ist ein Kernaspekt. In vier Arbeitspaketen entwickeln und erproben wir ein Modell zur Klassifikation von Kollaborationsanforderungen, erstellen individuelle Kollaborationsprofile, implementieren ein VR-gestütztes Zwillingslabor mit personalisierten Aufgaben und evaluieren die Wirksamkeit durch Vorher-Nachher-Messungen in realen Laborumgebungen. Das Projekt verbessert sowohl individuelle Kompetenzen als auch die Ressourceneffizienz der Laborlehre in MINT-Studiengängen.
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DAFZ mit Nachhaltigkeit
Dem Projektvorhaben liegen Erfahrungen aus langjähriger interdisziplinärer Zusammenarbeit des Instituts für Germanistik zur Sprachförderung für DaF-Studierende zugrunde (vgl. Studieren ohne Sprachbarrieren; Rail.lexis). Im Vorhaben soll ein Themenmodul zur Fremdsprachenlehre für nachhaltige Entwicklung (vgl. SDGs) konzipiert und im Studienprogramm DaF/DaZ an der TU Braunschweig erprobt werden. Auf der Grundlage bestehender theoretischer Konzeptionen, die Sprachenlernen als einen dynamischen, adaptiven Prozess betrachten (Yang, 2021), stehen holistische lernerzentrierte pädagogische Konzepte im Mittelpunkt (u.a. problembasiertes Lernen, CLIL, Multiliteracies und Translanguaging Pedagogy, Design Thinking). Diese konstruktivistischen Ansätze haben sich in Initiativprojekten zur nachhaltigkeitsbasierten Fremdsprachenlehre bewiesen (de la Fuente, 2022). Jedoch werden sie in der Lehrpraxis bisher nur punktuell eingesetzt und in der Lehrerbildung kaum vermittelt, wobei sprachformfokussierte Verfahren größere Aufmerksamkeit bekommen (z.B. Present-Practice-Produce). Durch geeignete Modellbeispiele und Lehr-/Lernformen sollen sich angehende Lehrkräfte der theoretischen Prämissen bewusst werden und die Techniken und Ressourcen für einzelne Ansätze an die Hand bekommen. Die zu erwerbenden Metakompetenzen (agiles Projektmanagement, Leadership, interdisziplinäre Kommunikation) tragen zur Erhöhung der Handlungsfähigkeit angehender Lehrkräfte angesichts globaler Herausforderungen bei.
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Vernetzung mit Akteuren der Lehrkräftebildung
Das Zentrum Lehrkräftebildung hat während der Förderphasen und darüber hinaus in der Vernetzung von DigiTeLL-Teilprojekten mit universitären und außeruniversitären Stakeholdern gearbeitet. Durch die fachliche Ausrichtung des Zentrums Lehrkräftebildung hat sich so ein engerer Kontakt mit der Goethe Lehrkräfteakademie, der Hessischen Lehrkräfteakademie und Kontakten in der dritten Phase des Lehrberufs ergeben. Die Vernetzung erfolgte zwecks Transfers der Projektergebnisse und auch deren Weiterentwicklung (durch zusätzliche Anregungen von Dritten).
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Too Positive to Be True? Sentiment Analysis of AI-Guided vs. Human-Led Debriefings in Virtual Reality Counseling Training
Debriefings are a crucial component of simulation-based learning, as they allow participants to critically reflect on their performance and translate experiences into knowledge. With the rise of artificial intelligence (AI), large language models (LLMs) are increasingly being explored as conversational agents in debriefings. However, concerns have been raised that AI debriefers may display sycophantic tendencies, characterized by overly positive sentiment and a lack of critical feedback. Such tendencies could affect learners' self-evaluations. In this study, 45 university students participated in a virtual reality (VR) counseling simulation, followed by either an AI-guided or a human-led debriefing. Sentiment analysis of 958 debriefing statements (350 AI, 608 human) was conducted using a German sentiment classification model. Results show that AI debriefers expressed significantly more positive sentiment and substantially fewer negative statements compared to human debriefers, corroborating the assumption of a sycophancy effect. However, sentiment was not found to predict self-rated counseling competence or self-efficacy. While AI debriefers provide consistent encouragement, their lack of critical feedback raises questions about their long-term effectiveness for professional skill development. Future research should explore hybrid approaches that combine AI scalability with human expertise in constructive reflection.
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