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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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KI gestütztes Planspiel: Nachhaltige Stadtplanung

Die Entwicklung smarter, nachhaltiger Städte verlangt von künftigen Fachkräften mehr als reines Fachwissen: Sie müssen Daten kritisch auswerten, in interdisziplinären Teams unter Unsicherheit entscheiden und die Dynamiken realer urbaner Ziel- und Interessenkonflikte verstehen.In der Hochschullehre werden diese Spannungsfelder bislang meist nur theoretisch behandelt; klassische Lehrveranstaltungen bilden diese in der Realität vorkommenden Unvorhersehbarkeiten und Wechselwirkungen kaum ab.Hier setzt „KIPlan“ an und entwickelt ein KI-gestütztes Planspiel, das Studierenden ermöglicht, urbanen Herausforderungen durch adaptive Problemlösung zu begegnen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, systemisch zu denken und Aushandlungsprozesse zwischen städtischen Akteuren verantwortungsvoll zu gestalten.Mit Unterstützung einer generativen KI (GPT) werden dynamische Szenarien erzeugt. Diese liefern multidimensionales Feedback (ökonomisch, ökologisch, sozial, politisch) aus mehreren Akteursperspektiven (z.?B. Verwaltung, Wirtschaft, Zivilgesellschaft). Entwickelt wird das Format in Co-Design mit Studierenden; ein Mixed-Methods-Design vergleicht Lernerfolge mit und ohne KI-Feedback. Die modulare Struktur erlaubt es, das Planspiel auf weitere Themen anzupassen.KIPlan verbindet damit didaktische Planspieltradition, Gamification und Generative AI zu einem skalierbaren Lehrinstrument, das Studierende befähigt, urbane Transformation verantwortungsvoll, dateninformiert und kreativ zu gestalten

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