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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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Adaptives Feedback für klinische Kompetenzen

Studierende benötigen adaptive und individuelle Unterstützung beim Erwerb komplexer Kompetenzen, die sie nach Abschluss des Studiums selbständig im Berufsalltag anwenden können müssen. Für die Humanmedizin ist ein wichtiges Beispiel die Visitenkompetenz. Feedback ist eine effektive Methode zur Förderung komplexer arbeitsplatzbezogener Kompetenzen (sog. Entrustable Professional Activities, EPA) sowohl in Simulationsumgebungen als auch in Real-World-Szenarien mit Patientinnen und Patienten. Individuelles und qualitativ hochwertiges Feedback steht im Lernalltag aber häufig nicht ausreichend zur Verfügung, da Dozierende quantitativ und Peers qualitativ limitiert ist. AIdaptive unterstützt Studierende und Feedbackgebende beim Erwerb von Visitenkompetenz in drei Stufen: (1) Studierende trainieren am Computer Handlungswissen mit leitlininienbasierten, AI-adaptierten Visitenfällen und erhalten AI-generiertes Feedback. (2) Studierenden trainieren im Simulationszentrum in Rollenspielen Visitenkompetenz. Das Peer-Feedback wird durch AI-generierte Feedbackvorschläge unterstützt. (3) Studierende bereiten sich im Praxiseinsatz (Blockpraktikum, Famulatur, Praktisches Jahr) auf patientenindividuelle Visiten mit dem AI-basierten Visitentrainer vor. AIdaptive wird ins Pflichtcurriculum der Fakultät implementiert und anderen Fakultäten zur Verfügung gestellt. Nach Projektabschluss kann AIdaptive auf andere EPAs der Medizin und ggf. auch anderer Fächer erweitert werden.;;

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Romanowsky, Lydia (2023): Medienprojekte am ZtG: Know-How zu digitaler Medienkompetenz und hybriden Lehrformaten.

Der Blog-Beitrag gibt eine Übersicht der Medienprojekte am Zentrum für transdisziplinäre GeschlechterStudien der HU Berlin, die in Zusammenarbeit mit dem Projekt Gendering MINT digital entwickelt wurden und mit dem Projekt Gendering MINT didaktisch-digital vernetzt sind. In: Genderblog des ZtG, 19.10.2023, https://genderblog.hu-berlin.de/medienprojekte-am-ztg-know-how-zu-digitaler-medienkompetenz-und-hybriden-lehrformaten/

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