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Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-NürnbergFAUstairs
Das Projekt FAUstairs (Formative Assessment for Universities: Strategic Application of Innovative Methods to Raise Study Success Rates) zielt darauf ab, den Studienerfolg durch innovative Assessmentmethoden und eine neue, auf Lern- und Fachkompetenzen ausgerichtete Lehrarchitektur gezielt zu fördern. KI-gestützte formative und summative Assessments unterstützen Studierende systematisch beim Kompetenzaufbau. Ein datenschutzkonformes Monitoring-System analysiert das Lernverhalten und ermöglicht didaktische Anpassungen durch Lehrende. Die Studierenden erhalten gezielt Rückmeldungen, die ihr fachliches Verständnis vertiefen und individuelle Fortschritte fördern. Ergänzend dazu werden die entwickelten Maßnahmen in die Studiengänge und damit in die Lehrarchitektur der FAU integriert.FAUstairs stützt sich auf drei Säulen: 1) didaktische Innovation durch ein Assessmentlab zur Entwicklung neuer Formate, 2) technische Innovation mittels KI-gestützter Digital Twins zur Datenerfassung, und 3) die Integration der neuen Lehrarchitektur in die Universitätsstrukturen und das IT-Ökosystem. Das Projekt identifiziert Handlungsfelder, erarbeitet gemeinsam mit allen Statusgruppen Lösungen und evaluiert den Erfolg laufend anhand von Studienerfolgsquoten und anderen Parametern.
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KI-Kompetenz in der digitalen Bildung
Die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) bedeutet für die Hochschullehre neben bahnbrechenden Chancen auch fundamentale Herausforderungen in allen Bereichen beim Lehren, Lernen und Prüfen. Damit sich Studierende und Lehrende gleichermaßen mit den Chancen und Anforderungen der KI beschäftigen, ist es unerlässlich, innovative Lehr- und Lernansätze zu entwickeln, die den aktiven Kompetenzaufbau und -austausch rund um KI in der Lehre fördern. Zudem gilt es, Studierende und Lehrende beim Erwerb von Medienkompetenzen ebenso wie Kompetenzen in der Arbeit mit KI zu unterstützen. Das modulare Blended Learning-Programm "KI-Kompetenz in der digitalen Bildung" (KIKomp) wird Studierende sowie (angehende) Lehrende dabei unterstützen, professionell mit den Chancen und Herausforderungen der KI-Nutzung umzugehen. Hierbei setzt KIKomp die Multidimensionalität des Themas aufgreifend auf einen "Co-Creation-Ansatz", der auf kollegialer Zusammenarbeit von Studierenden, Lehrenden und (externen) Expert:innen basiert und einen Fokus auf Co-Learning legt. Das Ziel besteht darin, gemeinsam Kompetenzen im Umgang mit KI zu erarbeiten, zu teilen und weiterzuentwickeln. Dabei werden die Prinzipien des projektbasierten, kollaborativen, problembasierten und reflexiven Lernens genutzt.Das Programm umfasst eine Lehrveranstaltung, eine Seminarreihe, einen Baukasten, offene Austauschformate sowie Forschungsergebnisse. Das Programm kann fach- und hochschulübergreifend genutzt werden.
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Blackout-Demonstrations-Zentrum (Phase 1)
Eine sicherere Stromversorgung ist der zivilisatorischen Grundversorgung (Daseinsversorgung) zuzuordnen. Insofern werden an die elektrische Energieversorgung sehr hohe Ansprüche hinsichtlich Versorgungssicherheit und Versorgungsqualität gestellt. Die Betriebsführung der Stromnetze (Leitwarte) ist hierbei die zentrale Schaltstelle auf der die Sicherheit des Netzes überwacht wird. Dennoch steigt die Gefahr eines systemweiten Blackouts jährlich. Ein längerer systemweiter Blackout würde zu einem Zusammenbruch der gesamten öffentlichen Infrastruktur führen. Lokale Blackouts hingegen haben starke Auswirkungen auf jeden Einzelnen und können durch Kaskadeneffekte einen Systemweiten Blackout lostreten. Ziel des Lehr-Projekts ist daher Studierenden die zugehörigen Zusammenhänge in der Theorie zu vermitteln und dieses Wissen dann in einer Leitwartenumgebung realistisch in Planspielen umzusetzen. Fokus wird hierbei auf dem Netzwiederaufbau nach lokalen Blackouts auf der Verteilnetzebene gelegt. In Phase 1 soll der technische Rahmen für das zukünftige Praktikum ermöglicht werden. Dazu soll ein realitätsnahes Leitwarten Interface hergestellt werden.
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Prompt Higher Learning Mit KI-gestützten Writing Tools (Hochschul-)Bildung verbessern?!
Das interdisziplinäre Projekt zielt darauf ab, Nutzungsszenarien von KI-gestützten Chatbots wie ChatGPT in Bildungseinrichtungen zu entwickeln und Bildungsangebote dazu hochschulintern zur Verfügung zu stellen. Zunächst werden grundlegende Konzepte von Sprachmodellen und deren Umsetzung in Chatbots vermittelt. An Beispielen werden zentrale Funktionalitäten und Textqualitäten analysiert. Im zweiten Schritt stehen die Anwendungsmöglichkeiten in Hochschulen, Schulen und anderen Bildungseinrichtungen, insbesondere für Lehr-Lernszenarien, im Vordergrund. Auf der Basis mediendidaktischer Grundlagen und erziehungswissenschaftlicher Lehr-Lernszenarien entwickeln die Teilnehmenden eigene spezifische Fallbeispiele. In der dritten Phase werden diese auf ihre Effektivität und Qualität geprüft. Dabei wird evaluiert, inwiefern die Prompts für verschiedene Zielgruppen geeignet sind und ob sie zu den gewünschten (Lern-)Ergebnisse führen und es werden mögliche Auswirkungen auf Mikro-, Meso- und Makroebene reflektiert. Das Projekt wird formativ evaluiert, um sowohl die Lern- bzw. Bildungsprozesse der Teilnehmenden, als auch die Unterstützung von Lehr-Lernszenarien mit KI-gestützten Chatbots zu untersuchen. In der vierten Phase werden in einer Zukunftswerkstatt Perspektiven für den Einsatz von KI-Writing-Tools entwickelt und an der Hochschule eingebracht. Darüber hinaus soll eine Sammlung von Prompts und Lehr-Lernszenarien aufgebaut und zugänglich gemacht werden.
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Qualität digital gestützter Lehre an bayerischen Hochschulen steigern
Für das Projekt QUADIS haben sich alle bayerischen Universitäten, das DiZ-Zentrum für Hochschuldidaktik der bayerischen HAWs und die Virtuelle Hochschule Bayern zusammengeschlossen, um in drei Projektsäulen die Qualität digital gestützter Lehre an bayerischen Hochschulen zu steigern. In der ersten Säule soll die hochschuldidaktische Weiterbildung um Blended Learning Seminare ergänzt werden. So soll Lehrenden ein Lernen am Modell ermöglicht und die Kapazität der Weiterbildung erhöht werden. Die Materialien sollen arbeitsteilig zweisprachig erstellt, als OER veröffentlicht und so über den Verbund hinaus nutzbar werden. In der zweiten Säule sollen bereits etablierte Formate zur Förderung des Diskurses zu digital gestützter Lehre intensiviert und auf alle Verbundpartner skaliert werden, um Lehrende zu inspirieren und Lehrinnovationen zu generieren. Dazu sollen Themenwochen durchgeführt und Fach-und Arbeitsgruppen Lehrender initiiert und begleitet werden. In der dritten Säule soll der Transfer von Lehrinnovationen in die Lehre durch Lehrwerkstätten unterstützt werden. Deren methodische Ausgestaltungen sollen miteinander verglichen und evaluiert werden, um nach Projektende eine Auswahl für zukünftige Transfermaßnahmen treffen zu können.
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Konzertierte Weiterbildungen zu künstlicher Intelligenz in der Hochschullehre 2024 - Baden-Württemberg 03
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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