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Technische Universität BraunschweigDigitales Bauen im Bestand
Vor dem Hintergrund von Klimawandel, Ressourcenknappheit und der digitalen Transformation im Bauwesen entwickelt das Projekt ein forschungsbasiertes Reallabor für digitales Bauen im Bestand. Ziel ist es, Studierenden einen niedrigschwelligen Zugang zu cyber-physischen Bauprozessen zu eröffnen und digitale Entwurfs- und Baukompetenzen praxisnah zu vermitteln.Zentrales Element ist die Digitale Feldfabrik eine für die Lehre konzipierte transportierbare Fabrikationseinheit, ausgestattet mit kollaborativem Roboterarm, 3D-Scanner und modularen Endeffektoren. Sie ermöglicht die experimentelle Erprobung aller Schritte eines digitalen Bauprozesses von der Bestandserfassung über den digitalen Entwurf bis zur robotischen Umsetzung vor Ort.Das Projekt umfasst vier Arbeitspakete: Konzeption und Umsetzung der Feldfabrik, Entwicklung eines niederschwelligen digitalen Workflows und Lehrkonzepts, Durchführung eines dreisemestrigen Reallabors im Kontext des Co-Living Campus Projektes der TU Braunschweig sowie die nachhaltige Dokumentation und Dissemination der Ergebnisse. In den Design-Build-Studios arbeiten Studierende real am Bestand und entwickeln dabei kontinuierlich weiter, was vorherige Kohorten geschaffen haben.Das Projekt verbindet digitale Innovation im Bauen, architektonische Entwurfspraxis und bildungsstrategische Ansätze und schafft ein neues Modell forschenden Lernens, das digitale Technologien nicht nur anwendet, sondern selbst kritisch hinterfragt und weiterentwickelt.
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Rechtschreibung Lernen und Lehren intensiv
Das Projekt reagiert auf sinkende Orthografiekompetenzen von Schülerinnen, Schülern und Studierenden bei gleichzeitiger Anforderung an Lehrkräfte, diesen Trend umzukehren. Projektziel ist die Entwicklung des studienbegleitenden H5P-Selbstlernsystems RELLi zur Stärkung des Wissens- und Kompetenzerwerbs zu Schriftspracherwerb, Rechtschreibung und ihrer Didaktik/Förderung. In einem 360°-Schulszenario werden Selbstlernmodule mit individualisierten Lernpfaden (durch Handschriftlabor, Fach-/Methodenbibliothek, Diagnostikraum und Förderzentrum) angelegt. Die individuelle Lernprogression geht durch automatisiertes formatives Feedback auf heterogenes Vorwissen ein und baut dies sukzessive aus. Die Entwicklung neuer H5P-Module (Wortstatistik, Handschrift, Fragenpool) und APIs zur Integration bestehender (Rechtschreib-, Graphomotorik-) Apps ermöglicht gamifizierte, aktivierende Aufgabenformate. RELLi wird zur Erzeugung von Synergieeffekten in einem partizipativen Design-Based-Research-Prozess mit Studierenden und lehrenden Handschrift-, Orthografie- und Diagnostik-Expert:innen der Universität Potsdam entwickelt. Es soll die Wissensvermittlung und Übung effizienter und effektiver gestalten und Freiräume für diskursive, angewandte, problemzentierte Formate in der Präsenzlehre schaffen. So wird das Studium attraktiv und lernförderlich umgestaltet und fit für die Ausbildung heutiger Deutschlehrkräfte gemacht. Als OER-Publikation soll RELLi die Aus- und Weiterbildung im DACH-Raum bereichern.
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Mathematik und Elektrotechnik sinnvoll verzahnen
Zwei Grundlagenmodule der Studieneingangsphase wurden zeitlich und inhaltlich aufeinander abgestimmt. Hierzu war eine inhaltliche Umstrukturierung erforderlich, wobei ein gemeinsamer Konsens unter den Lehrenden zu identifizieren war. Ein einheitliches und schlüssiges Gesamtkonzept wurde erreicht, getestet und evaluiert.
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Too Positive to Be True? Sentiment Analysis of AI-Guided vs. Human-Led Debriefings in Virtual Reality Counseling Training
Debriefings are a crucial component of simulation-based learning, as they allow participants to critically reflect on their performance and translate experiences into knowledge. With the rise of artificial intelligence (AI), large language models (LLMs) are increasingly being explored as conversational agents in debriefings. However, concerns have been raised that AI debriefers may display sycophantic tendencies, characterized by overly positive sentiment and a lack of critical feedback. Such tendencies could affect learners' self-evaluations. In this study, 45 university students participated in a virtual reality (VR) counseling simulation, followed by either an AI-guided or a human-led debriefing. Sentiment analysis of 958 debriefing statements (350 AI, 608 human) was conducted using a German sentiment classification model. Results show that AI debriefers expressed significantly more positive sentiment and substantially fewer negative statements compared to human debriefers, corroborating the assumption of a sycophancy effect. However, sentiment was not found to predict self-rated counseling competence or self-efficacy. While AI debriefers provide consistent encouragement, their lack of critical feedback raises questions about their long-term effectiveness for professional skill development. Future research should explore hybrid approaches that combine AI scalability with human expertise in constructive reflection.
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