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Hochschule für Technik StuttgartStudium uMINTerpretiert
Mit Studium uMINTerpretiert verfolgt die HFT Stuttgart das übergeordnete Ziel, Studierende durch selbstreguliertes Lernen (SRL) schrittweise an selbstreguliertes Forschen (SRF) heranzuführen. Im Zentrum stehen flexible und individualisierte Lernstrukturen, die die diversen Bildungsbiografien und Lebenssituationen der Studierenden adressieren. Durch die Entkopplung von CPs und SWS, sollen flexibel gestaltbare Studienzeiten und Prüfungen ermöglicht werden. Dies erfolgt durch die Einführung von Microcredentials und Stackability, die den Studierenden ermöglichen, ihr Lerntempo und ihre Prüfungszeitpunkte individuell anzupassen. Diese Learning Journeys werden durch datenbasierte Feedbacksysteme unterstützt, die den Lernfortschritt kontinuierlich messbar, steuerbar und besprechbar machen.In den Masterprogrammen stärkt das Projekt Forschungsinhalte, indem Studierenden wissenschaftliche Karrierepotenziale aufgezeigt werden. Forschungsanteile in Lehrinhalten werden transparenter gestaltet, um forschungsbasiertes Lernen zu fördern und Studierende für wissenschaftliche Tätigkeiten zu begeistern. Langfristig soll dies die Übergänge vom SRL hin zum SRF unterstützen. Forschungsinteressierte Studierenden können so bereits im Studium intensiv in Forschungsprojekten mitarbeiten.Durch diese Maßnahmen trägt das Projekt zur Flexibilisierung und Individualisierung der Studienverläufe bei und fördert gleichermaßen die Forschungskompetenz und akademische Entwicklung der Studierenden.
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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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Automatisiertes Feedback zu Diagrammen mit FeeDi
Die Fähigkeit, komplexe Inhalte in Diagrammen darzustellen, ist besonders in MINT-Fächern essenziell – etwa in UML-, Prozess-, Schalt- oder XY-Diagrammen. Doch in großen Lehrveranstaltungen mit bis zu 500 Studierenden ist eine individuelle Korrektur eingereichter Modellierungen kaum möglich. Selbst in kleineren Gruppen entsteht so ein hoher Bewertungsaufwand. In der Lehrveranstaltung Datenbanksysteme der HTWK Leipzig kam das E-Assessment-Tool FeeDi zum Einsatz: Lehrende hinterlegten eine Musterlösung, auf deren Basis Studierende automatisiert grafisches, numerisches und textuelles Feedback zu ihren ER-Diagrammen erhielten. Zudem wurden Bewertungsschemata und Feedbacktexte für typische Fehlerklassen vorbereitet. Ziel war es, Studierenden zeitnahes, prozessbezogenes Feedback zu geben und Lehrende zu entlasten. Die Studierenden erhielten direkt nach der Abgabe farblich markierte Rückmeldungen zu korrekten und fehlerhaften Elementen, numerische Bewertungen (absolut/prozentual) sowie text
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Wer redet da mit mir? Studentische Kommunikation in der Online-Lehre
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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