Suchergebnisse
Ruhr-Universität BochumELSI-Lab - HealthTech in Social Science
Die Digitalisierung wird als zentrales Element zur Entschärfung der bestehenden Belastungen im Gesundheitssystem betrachtet, wobei insbesondere die einrichtungs- und sektorenübergreifende Kommunikation, geteilte Dateninfrastrukturen sowie der Einsatz von Gesundheitsapps eine wesentliche Rolle spielen. Im Gesundheitssektor etablieren sich laufend junge Unternehmen (Start-ups), die mit ihren Anwendungen (digitale) Ansätze zur Unterstützung der Behandlung und Betreuung von Patient:innen anbieten. Während der Entwicklung spielen soziale und ethische Fragestellungen oftmals eine nachgeordnete Rolle, obwohl diese für die Usability und somit den Erfolg der Produkte am Markt ebenso von Bedeutung sind wie für die wissenschaftliche Folgenabschätzung und eine mögliche politische Regulation.Hier setzt das explorative Lehrkonzept an, welches Studierenden der Sozialwissenschaft sowie perspektivisch der Medizin die Gelegenheit geben soll, in Zusammenarbeit mit realen Start-ups interdisziplinär aktuelle Problemstellungen zu bearbeiten. Die Studierenden werden hierzu in Kleingruppen mit je einem Health-Tech-Start-up kooperieren, eigenständig Daten zu Konzept und Geschäftsmodell des Praxispartners erheben und daraus eine relevante Fragestellung ableiten, welche mithilfe partizipativer Methoden im Seminarkontext adressiert werden kann. Die dort erhobenen Daten stellen die Grundlage für eine Prüfungsleistung dar, welche die Aufbereitung und Auswertung der Ergebnisse umfasst.
Projekt anzeigen
Das könnte Sie auch interessieren
Digitalisierung der Prozessentwicklung zur Steigerung der Nachhaltigkeit in der chemischen Industrie
Für den Entwurf chemischer Prozesse sind die systemtheoretische Analyse, sowie Modellierung und Simulation von essentieller Bedeutung um chemische Wandlungsprozesse nicht nur ökonomisch, sondern auch ökologisch möglichst optimal und nachhaltig zu gestalten. In der Lehre überwiegen hierbei aber noch konzeptionelle Methoden die ohne Computer oder mit einfachen Kalkulationsprogrammen erfolgen. Während das so erlernte Abstraktionsvermögen und die systematische Herangehensweise zur Problemlösung weiterhin hochrelevant sind, ermöglichen digitale Modelle und datenbasierte Werkzeuge eine deutliche Effizienzsteigerung, deren Transfer in die Praxis für eine Steigerung der Nachhaltigkeit von imminenter Bedeutung ist. Mit der Umsetzung dieses Förderprojektes werden die Studierenden befähigt aktuellen Herausforderungen im industriellen Alltag mit modernsten Methoden systematisch zu begegnen und somit nicht nur Ihre eigene Arbeitseffizienz, sondern auch die Effizienz der auf dieser Arbeit entwickelten Prozesse deutlich zu steigern. Die Studierenden übertragen diese Kenntnisse nach Ihrem Studium automatisch in die industrielle Praxis und tragen damit effektiv zur Steigerung der Nachhaltigkeit in der chemischen Industrie bei.
Projekt anzeigen
Lernfeedback durch Kontrafaktische Erklärungen
Die Maßnahme adressiert die Herausforderung, dass Lernende in digitalen Lernumgebungen stark hetero-gen in ihren selbstregulierten Lernfähigkeiten (SRL) sind und herkömmliches Feedback diese Unterschiede nicht berücksichtigt. Auf Basis der SRL-Theorie wurden Anforderungen an personalisiertes Feedback abge-leitet und mit Verfahren des Maschinellen Lernens sowie Erklärbare KI (XAI) umgesetzt. Dadurch konnten Lernverhalten und individuelle Charakteristika von Studierenden erfasst und mittels kontrafaktischer Er-klärungen in handlungsleitendes Feedback übersetzt werden. Eine universitäre Lehrveranstaltung diente als Testfeld, in dem signifikante Verbesserungen bei Plattformnutzung und Prüfungsergebnissen nachge-wiesen wurden.
Maßnahme anzeigen
Pollen oder Grashüpfer? Digitale Bestimmung von Wildbienen und Wespen in Nisthilfen für mehr Artenvielfalt im Biologieunterricht
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
Publikation anzeigen