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HHL Leipzig Graduate School of ManagementIterativer Crowd-Innovation Ansatz zur Etablierung von Mindfulness als innovatives Lehrmodul zur Förderung der Bildung für Nachhaltige Entwicklung
Ziel des Projekts InMind B-NEw ist die Gestaltung eines innovativen Lehrmoduls unter Anwendung des Crowd-Innovation Ansatzes, um die Bildung für Nachhaltige Entwicklung durch Mindfulness in den beteiligten Hochschulen zu implementieren & somit Studierende frühzeitig zu zukunftsfähigem Denken & Handeln zu befähigen. Die Integration des Crowd-Innovation Ansatzes bei der Gestaltung von Lehrmodulen ist in dieser Form neuartig. Damit soll gezielt von der traditionellen Wissensvermittlung durch passives Lernen Abstand genommen, die Erarbeitung für Stakeholder geöffnet & Open-Innovation mit einem Community-basierten Crowdsourcing verbunden werden. So entsteht eine kollaborative Schwarmintelligenz, wodurch externes Wissen vernetzt & nutzbar für die Konzeption des innovativen Lehrmoduls gemacht wird. Dieses Vorgehen ermöglicht 1) eine inhaltliche & 2) eine methodisch/didaktische Innovation. Das mit dem Crowd-Innovation Ansatz entwickelte Lehrmodul profitiert von einer nachhaltigen Konzeption, wobei sich die Projektziele an einem SCRUM-Prozess orientieren. Diverse Stakeholder werden in den Entwicklungsprozess eingebunden sowie bestehende Ressourcen wie CANVAS & Moodle zielführend genutzt & deren Potentialmaximierung im Rahmen der Implementierung eruiert. Nicht zuletzt setzen sich Studierende durch die Integration in der Konzeptionsphase frühzeitig mit den Lehrinhalten auseinander, wodurch der Lehrerfolg sowie die Identifikation mit dem Modul gefördert wird.
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Entwicklung einer spielbasierten Lernumgebung zur Vermittlung von Methoden lernender Systeme in der Intralogistik
Projektziel ist die Entwicklung und Bewertung einer neuartigen, spielbasierten Lernumgebung, die Vorlesungsinhalte, E-Learning Angebote und Übungen miteinander verknüpft. Um ein möglichst studierendenzentriertes und lernwirksames Angebot zu realisieren, werden Studierende an der Projektplanung und -durchführung beteiligt. In der ersten Projektphase soll eine spielbasierte Lernumgebung für eine Informatik Veranstaltung entwickelt werden. Fachliches Ziel ist die Vermittlung von Grundlagen lernender Systeme im Umfeld der Intralogistik. Experimentelle Konzepte aus dem spielbasierten Lernen sollen dabei mit hochschuldidaktisch bewerten Ideen, wie dem forschenden Lernen, kombiniert werden. Im Sinne eines agilen Ansatzes will das Projektteam möglichst frühzeitig Prototypen entwickeln, die im dann iterativ durch Einsatztests und dem Einholen von Feedbacks verbessert werden. Ausgangsidee ist ein interaktives Gruppenspiel, bei dem die Studierende ein lernendes System selbstständig weiterentwickeln. Individualisiertes Lernen wird ermöglicht, indem Studierende aus verschiedenen Lern-, bzw. Spielpfaden wählen können. In der zweiten Projektphase wird der Nutzen von spielbasierten Lernumgebungen bewertet. Die Projektergebnisse werden veröffentlicht, um hochschulintern und hochschulübergreifend nutzbar zu sein.
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ZirkUOS — eine KI-Infoveranstaltung für Lehrende
Es handelt sich um ein aufsuchendes Format, bei dem Mitarbeitende der Hochschuldidaktik Lehrende über die Funktionsweise, gesellschaftlichen Auswirkungen und didaktischen Einsatzszenarien von generativer KI informieren. Die einzelnen Veranstaltungen finden in den jeweiligen Fachbereichen der Universität statt. Sie dauern zwischen 60 und 90 Minuten und legen den Fokus neben dem Input vor allem auf den Austausch mit den anwesenden Lehrenden.
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CoFacS – Simulating a Complete Factory to Study the Security of Interconnected Production
While the digitization of industrial factories provides tremendous improvements for the production of goods, it also renders such systems vulnerable to serious cyber-attacks. To research, test, and validate security measures protecting industrial networks against such cyber-attacks, the security community relies on testbeds to simulate industrial systems, as utilizing live systems endangers costly components or even human life. However, existing testbeds focus on individual parts of typically complex production lines in industrial factories. Consequently, the impact of cyber-attacks on industrial networks as well as the effectiveness of countermeasures cannot be evaluated in an end-to-end manner. To address this issue and facilitate research on novel security mechanisms, we present CoFacS, the first COmplete FACtory Simulation that replicates an entire production line and affords the integration of real-life industrial applications. To showcase that CoFacS accurately captures real-world behavior, we validate it against a physical model factory widely used in security research. We show that CoFacS has a maximum deviation of 0.11% to the physical reference, which enables us to study the impact of physical attacks or network-based cyber-attacks. Moreover, we highlight how CoFacS enables security research through two cases studies surrounding attack detection and the resilience of 5G-based industrial communication against jamming.
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