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Universität HamburgKI für das Ingenieurstudium nutzbar machen
Wir entwickeln das KI4ING-Tool, ein auf Systemen der Künstlichen Intelligenz (KI) basierendes, digitales Unterstützungssystem für das Lernen der Technischen Mechanik (TM). Dadurch machen wir KI für das Ingenieurstudium nutzbar. KI-Systeme sind weit verbreitet und werden von Studierenden für ihr Studium intensiv eingesetzt [3,9]. In KI4ING untersuchen wir, wie KI-Systeme für das fachspezifische Lernen im Ingenieurstudium dienlich sein können. Bestehende KI-Systeme sind in der Lage, fachspezifischen Output zu generieren. Dieser ist jedoch nicht immer korrekt und erfordert von Nutzenden einen kritischen Umgang. Eine Alternative können fachspezifische Aufgabenmaterialien sein, die mit KI-Systemen verknüpft werden. Durch diese Materialien sowie Vorgaben zur Gestaltung der Antworten können Outputs von KI-Systemen fachlich korrekt und lernförderlich sein. Im Zuge des Projekts KI4ING entwickeln wir Aufgabenmaterialien für das Fach TM und identifizieren lernförderliche Gestaltungsmerkmale für den Output von fachspezifisch angepassten KI-Systemen. Diese verknüpfen wir mit bestehenden KI-Systemen und implementieren diese KI-Systeme in eine KI-basierte, digitale Lernplattform für die TM (KI4ING-Tool). Wir verfolgen im Projekt KI4ING einen Entwicklungsansatz auf Basis des Design-Based Research und binden Expert*innen aus TM, KI und Bildungsforschung sowie Studierende ingenieurwissenschaftlicher Studiengänge aktiv in den Entwicklungsprozess ein.
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Hintergrund: Im Lancet EAT Report formulierten Experten Empfehlungen für eine nachhaltige Ernährung, zum Wohl des Planeten und der Menschen. Hausarztpraxen sind entscheidende, aber unzureichend genutzte Stellen für die Dissemination dieser Informationen an Patient*innen. Projekt: Das internationale blended-learning Lehrprojekt EAT entwickelt und implementiert ein Curriculum für die gemeinsame Edukation von Medizinstudierenden und Lehrärzt*innen der Allgemeinmedizin der Universitäten Bonn und St. Andrews (Schottland). Studierende lernen die EAT-Ernährung gemeinsam in Theorie und Praxis kennen. Unter Anleitung von geschulten Hausärzten trainieren sie die Edukation von Hausarztpatient*innen. Didaktik: Das Projekt integriert zahlreiche innovative didaktische Methoden, z.B. digitale Kochsessions geleitet von Ökotrophologen, Erfahrungslernen in binationalen Kleingruppenteams, Strategien zur Patientenedukation. Vorarbeiten: Im Wahlfach Culinary Medicine mit digitalen Kochsessions, das von Studierenden als sehr gut evaluiert wurde, hat Bonn umfangreiche Vorerfahrungen gesammelt. Evaluation: Das EAT-Projekt wird wissenschaftlich von einem interprofessionellen Team von Dozierenden beider Universitäten mit einem Mixed-Methods-Ansatz evaluiert. Impact: Das Projekt ist als nachhaltiges Lehrprojekt angelegt, das national und international in Lehrsettings anderer Universitäten integriert werden kann.
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