Übungsaufgaben KI-gestützt individualisiert
Das Projekt;AdapTask;entwickelt eine KI-gestützte Lernumgebung zur Stärkung des Übungsformats im ingenieurwissenschaftlichen Grundlagenstudium am Beispiel des Moduls;Maschinenelemente. Ziel ist es, Studierende durch adaptive, individualisierte Übungsaufgaben gezielt in ihrer fachlichen Kompetenzentwicklung zu fördern. Über einen dialogbasierten Prozess ermittelt ein KI-gestütztes System den individuellen Kompetenzstand eines Studierenden und passt bestehende Aufgaben durch evidenzbasierte Scaffolding-Maßnahmen z.?B. sprachliche Vereinfachung, Segmentierung, metakognitive Hinweise oder Übersetzung so an, dass sie in der Zone der nächsten Entwicklung liegen. Ein tutorielles Feedbacksystem begleitet den Lösungsprozess und reduziert Hilfen schrittweise mit wachsender Kompetenz (Guidance Fading). Die Entwicklung erfolgt partizipativ mit Studierenden und zielt auf flexible Übungsformate, die unterschiedliche Lernbedarfe, Studienrealitäten und Motivationen berücksichtigen. Die Wirksamkeit des Ansatzes wird datenbasiert über Kompetenzzuwachs, Nutzungsverhalten und qualitative Rückmeldungen überprüft.;AdapTask;verbindet aktuelle bildungswissenschaftliche Erkenntnisse mit technologischer Innovation und schafft neue Möglichkeitsräume für aktives, selbstreguliertes Lernen mit dem Ziel, Überforderung zu reduzieren, Motivation zu steigern und vermittelt über die Förderung der fachlichen Kompetenzentwicklung langfristig Studienabbrüche zu senken.
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Music Augmentation for Enhanced Silent Teaching
Music Augmentation for Enhanced Silent Teaching (+ Reflection and Optimization) MAESTRODas Projekt zielt auf eine grundlegende Transformation des universitären Partnerunterrichts im Fach Schulpraktisches Klavierspiel (Schupra) im Lehramtsstudium Musik. Zum Einsatz kommen Silent-Klaviere mit MIDI-/Audio-Schnittstelle, Kopfhörer, Tablets und KI-gestützte Musizier-, Analyse- und Feedbacksysteme, die ein paralleles, individualisiertes Lernen im Tandem ermöglichen. Während eine Person hörbar vom Dozenten unterrichtet wird, übt die andere im Silent-Modus mit maschineller Rückmeldung. So entsteht ein kontinuierlicher Wechsel aus Input, Anwendung und Reflexion. Die Technik wird dabei nicht als Zusatz verstanden, sondern als methodisch notwendige Erweiterung. Studierende gestalten Konzeption und Evaluation aktiv mit über Fokusgruppen, Erprobung, Rückmeldung und Veröffentlichungen. Das Projekt fördert adaptive Lernprozesse, differenzsensiblen Unterricht und stärkt die Selbstverantwortung im Übeverhalten. Mittels systematischer Evaluation (qualitativ, quantitativ) werden Wirkung und Übertragbarkeit dokumentiert. Ziel ist ein innovatives Lehrmodell, das digitale Technologien tief in die musikpädagogische Praxis integriert, hochschuldidaktisch anschlussfähig ist und in die Lehrer:innenbildung transferierbar bleibt sowohl lokal als auch global. Zwei identisch ausgestattete Seminarräume ermöglichen eine skalierbare Umsetzung und fundierte Evaluation bei maximaler Studierendenzahl.
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Medienkompetenz und Videoproduktion
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[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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