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Universität RostockQR-Code vermittelte Augmented+Mixed Reality Labor
QAMiRLab (QR-Code-vermittelte Augmented und Mixed Reality Labor-Interaktionen) ist ein innovatives Lehrprojekt des Instituts für Anatomie der Universitätsmedizin Rostock. Ziel ist es, die Ausbildung Studierender und künftiger medizinischer Fachkräfte praxisnah, interaktiv und ressourcenschonend zu gestalten durch den Einsatz moderner Technologien wie QR-Codes, Augmented und Mixed Reality.Durch ein Inverted Classroom-Modell bereiten sich Studierende fächerübergreifend selbstständig online auf Laborpraktika vor, um anschließend im transprofessionellen Präsenzunterricht an interaktiven Lernstationen zu arbeiten. Über QR-Codes erhalten sie vor Ort Zugriff auf digitale Mikroskopie, realitätsnahe 3D-Modelle, gamifizierte Lernmodule (H5P), AR/MR-Inhalte und adaptive KI-Chatbots.Das Projekt fördert digitale Schlüsselkompetenzen, stärkt die Eigenverantwortung der Lernenden und reduziert gleichzeitig den Verbrauch sensibler Laborressourcen. Die entwickelten Lernmaterialien darunter H5P-Mikrolearnings, 3D-Modelle und Chatbots werden nach Qualitätsprüfung als Open Educational Resources (OER) veröffentlicht.Durch umfassende Begleitforschung und kontinuierliche Evaluation setzt QAMiRLab neue Maßstäbe für die digitale Lehre im medizinischen Labor.
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Lehre vernetzt
Mit Lehre vernetzt Qualifizierung für Lehrende und Tutor:innen werden in Mecklenburg-Vorpommern hochschuldidaktische Weiterbildungsformate nachhaltig in bestehende Formate integriert und die landesweite Vernetzung und Kooperation der Hochschulen gestärkt. Der Verbund der sechs Hochschulen in Mecklenburg-Vorpommern, repräsentiert durch das Kompetenznetzwerk für Hochschul- und Mediendidaktik MV, will für hochschul- und mediendidaktische Kompetenzen qualifizieren und übergreifende Strukturen schaffen, z.B. ein landesweites Zertifikat für Hochschuldidaktik MV. Zudem hat die didaktische Grundausbildung von studentischen Tutor:innen für unseren Verbund einen hohen Stellenwert, weshalb die Entwicklung eines MV-Zertifikats für Tutor:innen in der Hochschullehre ein Kernanliegen dieses Projekts ist.Denn nicht selten sind Tutor:innen später als wissenschaftliche Mitarbeitende in der Lehre tätig. Unser Ziel ist es daher, Tutor:innen bestmöglich auf ihre Aufgaben in der analogen, hybriden und digitalen Lehre vorzubereiten und hochwertige Tutorien zu fördern. Darüber hinaus sollen Beispiele und Best Practices Guter Lehre landesweit sichtbar gemacht werden. Das Projekt verfolgt die vier Ziele 1.) landesweiter Zertifikatsprogramme, 2.) Stärkung der Community der didaktisch Interessierten 3.) Spezialisierungen und Zusatzzertifikate sowie 4.) evidenzbasierte Beforschung innovativer Lehr-Lernformate. Es richtet sich primär an die Zielgruppen der Lehrenden und studentischen Tutor:innen.
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Digitaler Campus Rostock
Das Projekt gliedert sich in drei Bereiche: 1. Koordination und Evaluation sowie rechtliche und organisatorische Grundlagen Es werden Rahmenbedingungen für die Umsetzung digitaler Lehre gestaltet, indem datenschutz-, urheber- und prüfungsrechtliche Voraussetzungen geschaffen und die Umsetzung von Lehrverpflichtungs- und Kapazitätsverordnungen für digitale Lehre angepasst werden. Um organisatorische Rahmenbedingungen abzusichern, werden Strukturen und Prozesse implementiert und alle Maßnahmen im Projekt dauerhaft wissenschaftlich begleitet und evaluiert. 2. Innovative Digitale Bildung Im Rahmen von übertragbaren Modellprojekten werden Initiativen zur Förderung digitaler Mündigkeit, zur Entwicklung neuer digitaler Formate sowie zur nachhaltigen Verankerung technologischer Innovationen erprobt und nachhaltig implementiert. 3. Internationalisierung durch Digitalisierung Der Studienerfolg ausländischer Studierender wird mit Hilfe spezieller Blended-Learning-Angebote, die ortsunabhängig vor Studienbeginn oder begleitend genutzt werden können, gesteigert. Für deutsche Studierende sollen die Curricula durch die digitale Einbindung internationaler Wissenschaftler:innen bereichert und Hürden für Auslandsaufenthalte abgebaut werden.
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Inklusive Präsenz - Mittendrin statt nur dabei
Inklusive Präsenz - Mittendrin statt nur dabeiWährend der Pandemie wurden viele hochschulische Lehrangebote von Präsenz auf digitale Formate umgestellt, wodurch sich Barrieren für beeinträchtigte Studierende im Hinblick auf Inklusion und Chancengleichheit maßgeblich reduzierten. Die Rückkehr zum tradierten Lehrbetrieb wird von vielen Betroffenen als ein erneuter Ausschluss wahrgenommen. Selbst bei synchron hybriden Lehrveranstaltungen wirken sich mangelnde technische Voraussetzungen, medienpädagogische Kompetenzen der Lehrenden und langwierige formale Prozesse nachteilig aus. Über stationäre Videokonferenzsysteme sind Studierende faktisch anwesend jedoch sozial exkludiert; sie werden weder von den Studierenden noch von den Lehrenden bewusst wahrgenommen.Mit dem Projekt wird durch die Nutzung eines Telepräsenzroboters im Studium inklusiven Präsenz realisiert. Durch die Mobilität des Roboters werden die Studierende ein hohes Maß an Autonomie erleben und können in Lehrveranstaltungen sowie am sozialen Leben der Universität aktiv teilnehmen. Sie sind durch den Roboter physisch präsent, werden bewusst wahrgenommen und können mit allen Beteiligten interagieren. Sie sind mittendrin statt nur dabei.Diese Effekte sowie die Bedeutung von sozialer Inklusion im Hinblick auf die Lernmotivation und Lernerfolg bei Studierenden mit Beeinträchtigungen werden in der geplanten Studie untersucht, Gelingensbedingungen eruiert und die Umsetzung im hochschulischen Kontext nachhaltig verankert.
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Module zur Arzt-Patienten-Kommunikation
Das Projekt zielt darauf ab, die Arzt-Patienten-Kommunikation an der Universitätsmedizin durch innovative Lernmodule mit Künstlicher Intelligenz zu verbessern. Es adressiert insbesondere nichtmuttersprachliche Studierende. Hierfür werden speziell auf diese Bedürfnisse angepasste Lernmodule mit KI basierten Interaktionen in Form von Chatbots entwickelt, die die Kompetenzen der Studierenden im Kontext der Arzt-Patienten-Kommunikation sowie des Arzt-Arzt-Gesprächs fördern und sie somit auf das Praktische Jahr und den Berufseinstieg vorbereiten. Die Lernmodule werden in einem innovativen und dank der KI besonders interaktiven Lernmanagementsystem installiert und adressieren empathisches Verhalten, Schmerzabfrage, Verständnis von Symptomen und Aussagen sowie Dokumentation. Thematisiert werden in diesem Rahmen u. a. Arztbriefe, Nachtdienst-Protokolle, Anamnesegespräche, Patientenvorstellungen und deren Aufklärung sowie Interaktion mit dem Klinikpersonal. Der Lernprozess wird durch den Einsatz von generativen KI-Anwendungen wie ChatGPT maximal optimiert. Die Chatbots (virtueller Tutor) werden den Lernenden Empfehlungen, Erklärungen und Zusatzinformationen bereitstellen. Für einen personalisierten Lernprozess werden KI-Systeme auch passgenaue Feedbacks in Echtzeit geben und die Kompetenzen bewerten. Eine regelmäßige Lernstandserfassung ermöglicht zeitnahe Anpassungen durch kontinuierliche Wirkungsüberprüfung, die durch finale Erhebung und Evaluation ergänzt wird.
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Technologie & Didaktik für historisches Lernen
Das immense Angebot an digitalen Unterrichtsmedien von Lern-Apps bis hin zu Augmented/Virtual Reality berücksichtigt noch wenig den Einsatz bei sonderpädagogischen Zielgruppen. Ziel des Projektes ist, Studierende zum Einsatz digitaler Medien zu motivieren und sie zu befähigen, digitale Unterrichtsmedien so zu gestalten und einzusetzen, dass diese sowohl die spezifischen Lernausgangslagen der sonderpädagogischen Zielgruppen berücksichtigen als auch einen differenzierten Beitrag zur Überwindung bzw. Kompensation von Lernhemmnissen sowie zur Lernmotivation leisten können. Den Kern des Projektes bildet die eigenständige Auseinandersetzung von Studierenden mit den Potenzialen technologiegestützten historischen Lernens. Dazu entwickeln die Studierenden in Orientierung an curricularen Inhalten digitale Lernmaterialien sowie didaktische Leitlinien für deren Einsatz. Genutzt werden dazu vorrangig komplexere Technologien wie AR und VR. Diese Materialien werden fortlaufend an Kooperationsschulen praktisch erprobt (und ggf. modifiziert), wobei folgende Fragestellungen fokussiert werden: Wie sind digitale Unterrichtsmedien an die spezifischen Lernausgangslagen der Lernenden zu adaptieren? Wie können sie für die Lerngegenstände motivieren? Wie können sie beitragen, Lernhemmnisse zu überwinden bzw. zu kompensieren? Unter welchen Bedingungen trägt der Einsatz zum Lernerfolg in heterogenen Lerngruppen bei?
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Individuelles Feedback zu Programmieraufgaben
Ziel des Projekts ist die Erstellung und Erprobung eines offline verfügbaren Aufgabengenerators in den Bachelor Pflichtlehrveranstaltungen Datenbanken 1 und 2. In den Aufgabengenerator wird ein KI-gestützter Chatbot integriert, der Studierenden erstmalig inhaltlich und didaktisch individualisiertes Feedback gibt. Die Lehrinnovation besteht darin, dass Studierende in die Entwicklung und Testung des Chatbots eingebunden werden. Die zu bearbeitenden Aufgaben werden durch einen Aufgabengenerator mit einer Template Engine generiert. Studierende bearbeiten die interaktiven Aufgaben und interagieren mit dem Chatbot in Jupyter Notebooks. Der Chatbot nutzt zur Generierung des Feedbacks die studentischen Eingaben, Rückmeldungen aus der Datenbank und bereitgestellte Musterlösungen. Um ein didaktisch sinnvolles Antwortverhalten zu erreichen, werden auch die Erfahrungen von studentischen Tutoren verwendet. Das Projekt ermöglicht es erstmalig, die zunehmende Heterogenität der Studierenden an der Fachhochschule Dortmund im Hinblick auf Diversität, Mehrsprachigkeit und Barrierefreiheit produktiv für die Entwicklung eines KI-generierten Chatbots zu nutzen. Es leistet einen wichtigen Beitrag zum selbstorganisierten, praxisorientierten Lernen und steigert kritische Digital- und Medienkompetenzen (Future Skills) im Fach Informatik.
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Hochschulinternes Austauschformat für Lehrende
Zur Förderung des fakultäts- bzw. hochschulstandortübergreifenden Wissenstransfers zu Themen der Hochschuldidaktik sowie Good Practices zur Digitalisierung von Lehr-Lern-Angeboten wurde ein Format zur Förderung des kollegialen Austausches für Lehrende entwickelt. Dieses wurde entsprechend des von den Lehrenden artikulierten Bedarfs konzipiert und als regelmäßiges Angebot implementiert.
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Enhancing Student-Centered Learning Environments: A Data-Driven Approach to Hybrid Lecture Room Classification and Resource Allocation
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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