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Hochschule Trierautonomous.next
autonomous.next (Next-level Education for X-disciplinary Teams in automous driving) etabliert einen didaktisch und technologisch hochinnovativen Lehrverbund, in dem Studierende in agilen Teams komplexe technische Systeme des autonomen Fahrens entwickeln, theoretische Kenntnisse vertiefen und modernste Technologien praxisnah umsetzen. Im Prozess des forschenden Lernens entwickeln wir eine autonome Fahrzeugplattform, von sensorbasierter Perzeption bis zur Aktuation. Komponenten werden in interdisziplinären Teams realisiert, erfordern eine intensive Abstimmung an Schnittstellen und fördern im Verbund umfassendes Systemdenken. Studierende können so das Fahrzeug mehrphasig vom Konzept über Simulation bis zum Einsatz im Wettbewerb (Shell Eco-marathon) zum Erfolg führen. Technisch stehen dabei Kompetenzen aus Informationstechnik (SW, Embedded, KI, Computer Vision), Elektrotechnik, Systems Engineering und Fahrzeugtechnik im Zentrum.Dabei verknüpfen wir physische und virtuelle Formate: Grundlagen vermitteln Vorlesungen wie Kognitive Robotik und ADAS, während digitale und physische Selbstlernmodule studierendenindividuelles Lernen ermöglichen. Dies bildet jedoch nur das Fundament für die eigentlichen Teamprozesse, die den Systemverbund realisieren, aktuelle Technologien und Wissenschaft integrieren und nah am State-of-the-Art von Industrie und Forschung agieren. Personelle Ressourcen als Nucleus und zur langfristigen Verstetigung sind dabei Kern der Förderung.
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Geostatistische Grundlagenbildung ko-kreativ
Das Projekt Geostatistische Grundlagenbildung ko-kreativ (GesoStat) knüpft an aktuelle gesellschaftliche Themen, indem es den wissenschaftlichen Nachwuchs bei der Bewältigung bestehender und kommender Herausforderungen bzgl geostatistischer Themen fördert. Probleme wie mangelnde Vorkenntnisse, studentische Beteiligung und Selbstlernkompetenzen zeigen sich u. a. in Studienabbruchquoten. Im Projekt werden gemeinsam mit Studierenden als Consultant, Lehrenden und Hochschuldidaktiker:innen innovative Wege und Lösungen gefunden, um diesen Herausforderungen zu begegnen. Das frühzeitige Erkennen von Lernhürden, die Stärkung der Kompetenzen des Selbstverantwortlichen Lernens und Statistikanalysekompetenzen werden durch einen an Design Based Research angelehnten Prozess gefördert, begleitet und analysiert, um so ko-kreativ konkrete Lösungen auf verschiedenen Ebenen für bessere Lernergebnisse zu entwickeln. Geprägt wird dieser Prozess durch Hinzunahme heterogener Perspektiven, Phasen der Problemerkundung, -erprobung, -überarbeitung und -reflektion, Entwicklung von Maßnahmen, Workshops und Schulungen. Zum Ende des Projektes erfolgt eine abschließende Auswertung des Projekts und der entwickelten Maßnahmen. Die Wirksamkeit der Projektmaßnahmen wird als Teil des DBR formativ überprüft. Die Ergebnisse werden begleitend dokumentiert, veröffentlicht und als Good Practice für die hochschulinterne wie externen Öffentlichkeit bereitgestellt.
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Beratung zur Einbindung der Lehrkräftebildung
Beratung (durchgeführt vom Zentrum Lehrkräftebildung) bei Fragen zur universitären Lehrkräftebildung (1. Ausbildungsphase) und Referendariat (2. Ausbildungsphase): Die Beratung ermöglichte konkrete Einblicke in die Strukturen der Lehrkräftebildung. Sie erleichterte die Vermittlung von Informationen über die Ausbil-dungsstruktur entlang der verschiedenen Phasen der Lehrkräftebildung an die DigiTeLL-Teilprojekte, die zuvor keinen Bezug zur Lehrkräftebildung hatten.
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Bedeutung und Potenziale studentischer Partizipation
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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