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Hochschule für angewandte Wissenschaften LandshutWirtschaftsmathe nachhaltig und ganzheitlich sehen
Während Wirtschaftsmathematikvorlesungen bisher fast ausschließlich ökonomische Anwendungen aufgreifen, bleiben ökologische und soziale Aspekte meist außen vor. Die Notwendigkeit, dem Klimawandel und sozialen Ungerechtigkeiten entgegenzuwirken, erfordert jedoch die Betrachtung aller drei Säulen der Nachhaltigkeit: Ökologie, Ökonomie, Soziales. In WiNGS steht deshalb die Erweiterung der mathematischen Grundlagenvorlesung der BWL um ökologische und soziale Aspekte im Fokus. Studierende sollen dadurch frühzeitig dazu befähigt werden, eine holistische Perspektive einzunehmen und Entscheidungen zu treffen, die nicht nur finanziell rentabel sind, sondern auch quantitativ bewertbar positive Auswirkungen auf die Umwelt und die Gesellschaft haben.Somit geht es in WiNGS darum, nicht nur bestehende quantitative Bewertungen von ökologischen oder sozialen Aspekten in die mathematische Grundausbildung der BWL aufzunehmen, sondern auch Methoden einzubinden, die Ökonomie, Ökologie und Soziales integrativ quantitativ bewerten. Unter Einbindung von Studierenden werden zu den mathematischen Methoden auch die passenden Lehrkonzepte erarbeitet. In Lehrveranstaltungen und studentischen Workshops werden diese erprobt, durch Studierende evaluiert und ggf. überarbeitet. Die fertigen Methoden und Lehrkonzepte werden hochschulintern und -übergreifend für andere Lehrveranstaltungen zur Verfügung gestellt.
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KI-unterstütze Programmierübung
In technischen Lehrveranstaltungen werden Übungen häufig in Form von Programmieraufgaben durchgeführt. Zum einen, weil die Softwareentwicklung das größte Innovationspotenzial von technischen Systemen aufweist und zum anderen die Lehre möglichst anwendungsorientiert sein soll. Die selbstständige Bearbeitung der Aufgaben wird durch Tutoren unterstützt, sodass die Unterstützung mit der Anzahl der Tutoren skaliert. In der universitären Lehre zeigt sich, dass die finanziellen Lehremittel begrenzt sind, sodass nur eine geringe Anzahl an Tutoren zur Verfügung steht. Deshalb verfolgt die vorliegende Projektidee die Entwicklung eines KI-Systems, dass die Programmierergebnisse der Studierenden analysiert und entsprechend der identifizierten Fehler Hinweise gibt. Grundlegende Probleme und häufige Fragen der Studierenden sollen so mithilfe von Maschinellen Lernen geklärt werden, ohne den Einsatz eines Tutors. Die Tutoren können sich dann vor allem auf individuelle Fragestellungen bzw. auf Studierende mit größerem Unterstützungsbedarf konzentrieren. Darüber hinaus bietet eine KI-unterstützte Programmierübung das Potenzial, dass Studierende auch außerhalb der Präsenzzeit Unterstützung erhalten.
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Fallstudienkurs Controlling Analytics Challenge
Studierende werden in die Programmiersprache R eingeführt und lernen anhand von Lernvideos und praktischen Übungen in einer Cloud-Umgebung Grundlagen und vertiefende Inhalte von Data Analytics mit Controlling-Bezug, etwa zur Regression oder Klassifikation. Die selbstständige Bearbeitung praxisnaher Fallstudien wird durch Online-Coachings begleitet. Ein entweder studentisches oder KI-gestütztes Peer Review ermöglicht den Studierenden eine Qualitätsverbesserung und simuliert zugleich den Begutachtungsprozess wissenschaftlicher Veröffentlichungen. Abschließend erstellen die Studierenden Präsentationen zu ihren Fallstudien und reichen diese als Video ein. Eine Jury aus Kursbetreuern und Unternehmensvertretern als Kooperationspartner wählen daraus die drei besten Teams aus, die in einer Abschlussveranstaltung in einem Wettbewerbsformat ihre Lösungen vorstellen und verteidigen. Die Jury zeichnet daraus unter Einbezug eines Studierenden-Votings die überzeugendste Lösung mit einem Preis aus.
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Künstliche Intelligenz und Psychologie – Von Kognitiver Modellierung bis Erklärbarkeit
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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