(Social) Science for Starters
Das Projekt Science for Starters (SfS) stärkt forschendes Lernen am Campus Burghausen und adressiert ein zentrales Problem: Viele Studierende machen ihre ersten wissenschaftlichen Erfahrungen erst in der Abschlussarbeit oft ohne ausreichende Methodenkenntnisse. SfS setzt früher an: In einem innovativen, partizipativen Lehrformat forschen Studierende an echten Forschungsfragen und wenden qualitative und quantitative Methoden parallel und praxisnah an. Hohe Eigenverantwortung, Interaktion in gemischten Teams und intensive Begleitung durch Lehrende als Coaches fördern Motivation, Methodenverständnis und die Qualität der Arbeiten.Die geplante Weiterentwicklung öffnet SfS für alle BA- und MA-Studiengänge aus Wirtschaft und Technik auch international. Ein bilingualer, digitaler Methodenwerkzeugkasten (SfS-Toolkit) sowie ein eigenes Forschungslabor (SfS-Lab) schaffen neue Lernräume. Interdisziplinäre Projektgruppen, Tutorien und Workshops stärken die Forschungskultur vor Ort. Studierende lernen, Forschungsprozesse aktiv zu gestalten von der Frage über die Methode bis zur Präsentation. Dabei entwickeln sie Schlüsselkompetenzen wie Problemlösefähigkeit, Teamarbeit und Selbstmanagement.SfS kombiniert bewährte didaktische Elemente neuartig: Digitale Tools, Forschung in gemischten Teams (It takes two teams to tango!) und ein eigener Raum machen Forschung erlebbar früh im Studium, praxisnah und wirksam.
Auf einen Blick
Kontakt
Das könnte Sie auch interessieren
Shared Excellence - Laboratory Learning Spaces 4.0
Für die Vermittlung von digitalen Kompetenzen für die Arbeitswelt 4.0 spielen Laborveranstaltungen an den HAW eine herausragende Rolle. Diese Veranstaltungsart kann von digitalen Lehr- und Lernmethoden vielfältig profitieren, zugleich ist dort die Umsetzung digitaler Lehre sehr herausfordernd und aufwendig. Die vier Verbundpartner, die Hochschule Karlsruhe (federführend), die Hochschule Mannheim, die Hochschule Offenburg und die Hochschule Pforzheim, setzen im Projekt Shared Excellence Laboratory Learning Spaces 4.0 einen hochschulübergreifenden Pool hybrider kompetenzorientierter Laborveranstaltungen zur digitalen Transformation um, unter Einbindung der in hohem Maße anerkannten Geschäftsstelle der Studienkommission für Hochschuldidaktik (GHD). Im Verbund entwickelte Laborveranstaltungen sollen als Modelle für erfolgreiche hybride HAW-Laborlehre dienen. Zugleich ist die Öffnung von Veranstaltungen für Studierende mehrerer HAW ein innovativer Ansatz, um das Lehrangebot für Studierende zielgerichtet zu erweitern sowie seine Attraktivität und Interdisziplinarität zu erhöhen gerade auch dort, wo Erfordernisse zur Profilschärfung und effizienten Ressourcennutzung die Breite des hochschuleigenen Lehrangebots limitieren.
Projekt anzeigen
All the DHBWorld is one: Initiative zur Entwicklung und Evaluation nachhaltiger hybrider Lehr- und Lernräume an der DHBW
Das Projekt ist eine standortübergreifende Initiative der DHBW zur Entwicklung, Erprobung und Evaluation hybrider Lehr-/Lernräume. Ziel ist es, räumlich verteilte Studierende und Lehrende gleichwertig in synchronen Lehrsettings zusammenzuführen und nachhaltige hybride Lehrformate zu etablieren. Im Mittelpunkt steht ein praxisnahes Hybridraumkonzept, das technische Infrastruktur, didaktische Nutzungsszenarien und organisatorische Rahmenbedingungen integriert. Aufbauend auf Pilotinstallationen an mehreren Standorten wurden technische Setups systematisch getestet, iterativ optimiert und in einer technologieoffenen, ökonomisch effizienten Shoppingliste dokumentiert. Didaktische Erfahrungen, Schulungskonzepte und Supportstrukturen für Lehrende und IT-Personal wurden entwickelt und evaluiert. Das gewonnene Wissen soll leicht und finanzierbar auf andere Hochschulen übertragbar sein für zukunftssichere, ergonomische und kostenbewusste hybride Infrastruktur einer Universität der Zukunft.
Maßnahme anzeigen
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.
Publikation anzeigen