
CampusMobil
Mit CampusMobil entwickelt die Hochschule Niederrhein (HSNR) ein innovatives Lehrkonzept, das Wissenschaft und Gesellschaft in transdisziplinären Projekten zusammenbringt. Ziel ist, Studierende zu verantwortlichem Handeln in Gesellschaft und Wissenschaft zu befähigen. Im Projekt lernen die Studierenden, im Dialog mit der Gesellschaft reale Probleme zu identifizieren, diese in wissenschaftliche Fragestellungen zu überführen, in inter- und transdisziplinären Teams zu lösen und die Ergebnisse wieder in die Gesellschaft rückzuspiegeln und zu übersetzen. Zwei Pilotthemen bilden den Auftakt: Schuldigitalisierung und innerstädtische Mobilität. Studierende identifizieren vor Ort Herausforderungen, entwickeln wissenschaftlich fundierte Lösungsansätze und erproben diese unmittelbar in der gesellschaftlichen Praxis. Kern des Projekts ist ein mobiler Lern- und Begegnungsort - der Science Truck -, ergänzt durch Pop-Up-Formate und virtuelle Räume. Damit verlagert die Hochschule Lehre mobil in den öffentlichen Raum: auf Wochenmärkte, Stadtfeste oder Schulhöfe. Didaktisch verbindet CampusMobil partizipative Formate, curriculare Verankerung und begleitende Forschung zur Wirksamkeit. Lehrende werden unterstützt, transdisziplinäre Lehre in ihre Module zu integrieren. In zwei Fachbereichen der HSNR werden diese Formate erprobt und ein übertragbares Modell für weitere Fachbereiche und andere Hochschulen entwickelt.
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Das digitale Genom
Die personalisierte Medizin wird zunehmend gesellschaftsrelevanter. Dem gegenüber steht ein größer werdendes Defizit im Verständnis der Daten individueller Genom- und Epigenomanalysen. Die Corona Pandemie hat diese Lücken aufgezeigt.Wir wollen den Umgang mit Genom- und Epigenomdaten im Lehramtsstudium mit einem innovativen offenen Kurskonzept begegnen um einen Kenntniserwerb bzgl. Fachwissenschaft und Selbstlernkompetenz zu initiieren. Ziel ist es, zukünftige Lehrkräfte als Multiplikatoren für eine nachhaltige gesellschaftliche Entwicklung einzusetzen.Ziel ist ein an allen Universitäten anwendbarer kostengünstiger Kurs aus interaktivem Seminar, Laborpraxis und kollaborativen Auswertung. Digital gestütztes Lernen und kollaboratives Freies Forschen erlauben einer heterogenen Zusammensetzung aus Lernenden multifaktorielle Auseinandersetzung mit der Bestimmung von Allelen, Transkriptomen und Epigenomen. Die Studierenden generieren genomische Daten im Labor selbst und greifen bzgl. Krankheitszuständen wie Krebs auf öffentlich zugängliche und anonymisierte Daten zu. Die Studierenden können forschungsprozessorientiert selbst gewählte krankheitsassoziierten genetische Loci bzgl. DNA Sequenz, Expressionslevel und epigenetischen Markierungen untersuchen und setzten quantitative Vergleiche selbstständig ein. Sie diskutieren diese Daten aus verschiedenen Blickwinkeln kooperativ und lösungsorientiert aufgrund identifizierter molekularer Zusammenhänge und Wechselwirkungen.
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Website als Publikationsinstrument
Als Publikationsinstrument werden auf der Website die Aktivitäten, Maßnahmen, Zwischenberichte und Ergebnisse als Open Source festgehalten. Somit wird das Projekt regelmäßig reflektiert, evaluiert und sichtbar gemacht. Die Website ist in englischer Sprache und ermöglicht, Erkenntnisse global zu teilen. [Anm. StIL: Diese Maßnahme wurde in einer Vorgängerversion der Abfrage dokumentiert. Bei der Übertragung auf das aktuelle Format kann es vorkommen, dass die Antworten nicht hundertprozentig zur Frage passen.]
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Bot or Not? Differences in Cognitive Load Between Human- and Chatbot-Led Post-Simulation Debriefings
Understanding how different debriefing formats impact learner’s cognitive load is crucial for designing effective post-simulation reflection activities. This paper examines cognitive load after post-simulation debriefings facilitated either by a human instructor or a generative AI Chatbot. In a controlled study with N = 45 educational science students, 23 participants engaged in a lecturer-facilitated debriefing, while 22 completed a chatbot-guided session. Cognitive load was assessed across intrinsic, extraneous, and germane dimensions. Results revealed no statistically significant differences between the two debriefing methods. Future research should examine AI-led debriefings with larger samples and employ complementary measures of cognitive load to provide a more comprehensive understanding.
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