Konzertierte Weiterbildungen zu künstlicher Intelligenz in der Hochschullehre 2023 - Baden-Württemberg 01
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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E-Portfolios in die Praxis bringen ein Dreiklang aus Theorie, Kommunikation und Anwendung
Lehrende stehen regelmäßig vor der Herausforderung, Prüfungsformen zu finden, die alle vermittelten Kompetenzen abprüfen. Für Hochschulen ist dabei der Qualifikationsrahmen HQR maßgebend. Die Eignung klassischer Formate, wie eine mündliche Prüfung oder Klausur, zur Prüfung der vier Kompetenzdimensionen des HQR wird immer wieder kritisch diskutiert. Inzwischen halten zunehmend digitale Formate Einzug in die Hochschullehre. E-Portfolios beispielsweise haben das Potenzial, verschiedene Kompetenzen umfassender abzubilden als klassische Prüfungsformen. Dennoch sind E-Portfolios an deutschen Hochschulen wenig verbreitet. Die Innovationsidee besteht daher darin, die TOP10 der Hürden für die Nutzung von E-Portfolios durch Studierende, Lehrende und Stakeholder zu identifizieren, diese Hürden durch zielgruppenspezifische Kommunikation und Angebote zu adressieren, in einem Starterkit für kompetenzorientierte Lehre mit E-Portfolios zu verdichten und durch diesen an unseren Hochschulen und darüber hinaus zu einer Verbreitung von E-Portfolios beizutragen. Ziel des Verbundprojektes ist es, mit einem Dreiklang aus Theorie & Dokumentation, Kommunikation und der konkreten Anwendung die Potenziale von E-Portfolios fass- und nutzbarer zu machen.
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STACK Talk am frühen Abend
Der STACK Talk am frühen Abend ist ein einstündiges Online-Event, das einmal pro Semester via BigBlue-Button stattfindet und vom Projekt STACK Net der OTH Amberg Weiden organisiert wird. Es dient der Erweiterung und stärkeren Vernetzung der deutschsprachigen STACK Community sowie dem erleichterten Einstieg neuer Interessierter in die STACK Welt. Die Maßnahme adressiert die Herausforderung, die rezeptiven Newsletterinhalte im interaktiven Austausch mit den Autor:innen und Teilnehmenden zu vertiefen.
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Open-Source Intelligent Tutoring System for Programming Exercises in Engineering Education
Implementing control and machine learning algorithms in MATLAB and Simulink is a critical competency in advanced control engineering. While immediate feedback is essential for fostering intuitive understanding, it is traditionally constrained to scheduled exercise sessions or consultation hours. To bridge this gap, this project introduces an open-source intelligent tutoring platform that provides continuous, on-demand feedback. To accommodate diverse solution strategies, the platform employs a hybrid evaluation strategy combining result-based and code-based metrics. This ensures that valid alternative solutions that differ from predefined sample solutions are not misclassified. In case of incorrect solutions, a Large Language Model, contextualized with sample solutions and task classification results, offers auxiliary support for students struggling to initiate or complete tasks. Instructional scaffolding is adaptively adjusted to guide students toward independent problem-solving. We position this platform as a supplementary tool designed to enhance, rather than replace, valuable interactions between students and human tutors. Built on open-source tools, the system is architected for reusability, enabling lecturers across engineering subjects to adapt the framework to their teaching needs easily.
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