Konzertierte Weiterbildungen zu künstlicher Intelligenz in der Hochschullehre 2024 - Bremen
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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ROS-LP Lehr- und Programmierplattform
Der Lehrstuhl für Individualisierte Produktion (IP) erforscht Digitalisierungs- und Automatisierungsansätze entlang der gesamten Wertschöpfungskette der Bauindustrie. Diesen Forschungsthemen folgend wurde 2020 der Masterstudiengang Construction and Robotics an der RWTH Aachen eingeführt. Das Hauptziel des Studiengangs ist die Entwicklung und der Einsatz von automatisierten Baumaschinen und der Robotik als Grundlage für innovative Bauprozesse auf Baustellen. Aktuell sind Studierende mit Bachelorabschlüssen aus ca. 30 verschiedenen Ländern und unterschiedlichen fachlichen Hintergründen eingeschrieben. Aufgrund der internationalen und interdisziplinären Zusammensetzung der Studierenden kommt den Grundlagenkursen eine essentielle Bedeutung zu. Durch das Projekt ROS-LP soll die Wissensvermittlung in einem weit verbreiteten Framework der Robotik, des Robot Operating Systems (ROS), vereinfacht werden. Der Einstieg in ROS ist eine große Herausforderung, besonders für Studierende ohne fachlichen Hintergrund in Informatik. Die Faktoren dafür sind eine Vielzahl von unterschiedlichen, nicht kompatiblen Versionen, das Aufsetzen einer geeigneten Betriebssystemumgebung (Linux) und hohe Hardwareanforderungen. Es soll daher eine betriebssystemunabhängigen Lehr- und Programmierplattform entwickelt werden, die als Browseranwendung für jeden Studierenden zugänglich ist, hinterlegte Kurse sollen durch die komplexen Themen führen ohne durch Versionierungsprobleme Frust zu erzeugen.
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Stud.IP Core & Plugins ausbauen für Studium/Lehre
Mit der Weiterentwicklung sollen Studierende in Gruppen (innerhalb einer Lehrveranstaltung) und damit in Kontakt gebracht werden (Herausforderung Isolation während Covid-19 Pandemie), damit unterstützen wir die Kommunikation, Kooperation und Kollaboration untereinander. Neben den Studiengruppen werden entsprechende Tools über Stud.IP angeboten bzw. eingebunden, wofür das System an entsprechenden Stellen modernisiert wurde und Schnittstellen zu externen Tools generiert wurden. Für die wissenschaftliche Evaluation wurde ein entsprechendes Plugin generiert (YourNetwork).
Maßnahme anzeigen
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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