Future Engineering Education in the Context of AI
Generative KI, LLMs und agentische KI verändern bereits heute alle Ingenieurdisziplinen. Sie automatisieren Routinetätigkeiten und greifen aktiv in Entwurf, Simulation und Qualitätssicherung ein. Da aktuelle Studiengänge und Curricula diese Entwicklungen kaum berücksichtigen, entsteht eine zunehmend größere Qualifizierungslücke wir bilden weiterhin für eine Arbeitswelt ohne KI aus. Künftige Ingenieur:innen müssen jedoch KI zur Effektivitätssteigerung einsetzen, Ergebnisse kritisch prüfen und absichern sowie verantwortungsvoll in Lösungen überführen können. AI4Eng schließt diese Lücke mit dem Studiengang AI-Augmented Engineering. Die Innovationskraft entfaltet sich dabei auf drei Ebenen: Richtig lehren: Vermittlung zukunftsrelevanter Ingenieur:innenkompetenzen wie AI Literacy und ethisches Urteilsvermögen, damit Mensch und KI kollaborativ Probleme lösen.Richtig lernen: Projektorientierte Lernformate schaffen reale Anwendungssituationen, in denen Studierende KI-Werkzeuge ausprobieren, reflektieren und Verantwortung für ihr Vorgehen übernehmen.Gemeinsam (weiter-)entwickeln: Curricula werden als lernende Systeme verstanden, die gemeinsam mit Studierenden, Industrie und Gesellschaft kontinuierlich an neue KI-Lösungen angepasst werden.Modellcharakter haben sowohl das Studiengangskonzept als auch seine Entwicklungslogik: OER, Kompetenzmodelle und Netzwerke ermöglichen einen hochschulübergreifenden Transfer und machen die akademische Ingenieurausbildung zukunftsfähig.
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Selbstgesteuertes Lernen im Technikstudium durch Augmented Reality
Um die praktische Werkstattausbildung im Lehramtsstudiengang Technik geht es im Projekt Selbstgesteuertes Lernen im Technikstudium durch Augmented Reality (SelTecAR), das von Dr. Tobias Wiemer vom Institut für Physik geleitet wird. Die handwerklich-technischen Vorkenntnisse der Studierenden sind in der fachpraktischen Ausbildung des Technikstudiums sehr unterschiedlich. Ziel des Vorhabens ist es, eine sogenannte Augmented-Reality-Umgebung (AR-Umgebung) zu entwickeln, also ein Assistenzsystem, das die reale Umgebung durch virtuelle Objekte oder Anleitungen erweitert und selbstgesteuerte Lernprozesse unterstützt. Nach einer kurzen Instruktion können die Studierenden diese AR-Umgebung als App auf dem eigenen Smartphone nutzen. In Selbstlernphasen erhalten sie so ergänzende Informationen und Videoanleitungen dazu, wie bestimmte Werkzeuge oder Maschinen zu bedienen sind. Die AR-Umgebung soll es den Studierenden zudem erleichtern, bereits erlernte Fertigkeiten im weiteren Studienverlauf wieder aufzufrischen.
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Beteiligungsformate für studentische Partizipation
Um studentische Partizipation sowohl im Projekt umzusetzen als auch hochschulweit zu fördern, wurden verschiedene Beteiligungsformate entwickelt und erprobt. Die Formate reichten von niedrigschwelligen Beteiligungsmöglichkeiten im Vorbeigehen bis hin zu ganztägigen Veranstaltungen mit vorheriger Anmeldung. Mit den Beteiligungsformaten wurden Studierende nicht nur als Zielgruppe, sondern insbesondere als Mitgestaltende von Hochschullehre und -leben einbezogen. Durch die Beteiligungsformate konnte studentische Partizipation aktiv gefördert und sichtbar gemacht werden. Die Ergebnisse und Learnings, die im Rahmen der Förderung studentischer Partizipation im Projektzeitraum entstanden sind, wurden auf einer Website zur studentischen Partizipation dokumentiert, um den Transfer zu ermöglichen.
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PyRope – Ein codebasierter Ansatz für E-Assessment in MINT-Fächern
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