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Technische Universität IlmenauINGENIOUS - Zukunftsraum Produktentwicklung
Das Projekt INGENIOUS Zukunftsraum Produktentwicklung adressiert die zunehmenden Anforderungen an die ingenieurwissenschaftliche Ausbildung durch den Aufbau eines modular vernetzten, hybriden Lernökosystems. Studierende werden vom Studienbeginn bis zum Masterabschluss beim Erwerb gestalterisch-kreativer Handlungskompetenz auf der höchsten Bloom/Anderson-Taxonomiestufe Create begleitet.Zentrales Pilotformat ist das studiengangsübergreifende Modul Entwicklungsmethodik, das Grundlagenwissen mit realitätsnahen Entwicklungsaufgaben, Design Thinking, Systems Engineering und digitalen Werkzeugen verknüpft. Adaptives Lernen wird durch einen digitalen Kompetenzkompass, KI-gestütztes Feedback und individuell gestaltete, studierendenzentrierte Lernpfade unterstützt. Innovation Challenges und Makerspace-Prototyping schaffen praxisnahe Anwendungsräume.In Co Creation-Sprints, Peer Mentoring-Programmen und reflexiven Lernformaten übernehmen Studierende aktive Rollen. Die kritische Auseinandersetzung mit KI-Systemen fördert die digitale Souveränität und stärkt die Zukunftskompetenzen. Das Angebot erstreckt sich von der Qualifizierung der Lehrenden in Constructive Alignment und Future-Skills-Orientierung bis hin zur Integration von KI-Kompetenzen in die Hochschullehre.Ein integriertes Wissensmanagement sichert die Qualität der Lernarchitektur und bildet die Grundlage für Transfer, Skalierung und die nachhaltige Verbreitung der entwickelten Konzepte als Open Educational Resources.
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Internet of Things for Students
Ziel des Projektes ist es Studierenden des Faches "Verteilte Systeme und IT-Security" im Schwerpunkt Wirtschaftsinformatik im Studiengang Wirtschaftswissenschaften an der htw saar in Form eines Projektunterrichts Lerninhalte zum Themengebiet Internet of Things (IoT) und It-Sicherheit zu vermitteln. Die Vermittlung der Lerninhalte erfolgt anhand von IoT-Kits. Die Studierenden arbeiten in Teams und erhalten Aufgaben, die ein verteiltes System voraussetzen. Hierbei ist es wichtig, dass die IT-Sicherheit bei der Entwicklung der Lösungen berücksichtigt wird. Es sind in der Fortentwicklung des didaktischen Konzeptes weitere Varianten denkbar: Z. B. Angreifer (Hacker) gegen Verteidiger von IT-Strukturen. Des Weiteren können weltweite Infrastrukturen (z. B. The Things Network (TTN)) genutzt werden, um auch im internationalen Umfeld Projekterfahrung in dem Themenbereich IoT zu sammeln. Ein kontinuierliches Coaching der Lerngruppen sowie technische Unterstützung sichern eine erfolgreiche Vermittlung der Lerninhalte. Diese Art des Unterrichts fördert die selbstständige Arbeit, die Zusammenarbeit und die Verantwortungsübernahme der Teilnehmer und bietet die Möglichkeit, das erworbene Wissen in einer praxisorientierten Umgebung zu vertiefen.
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Tool zur Erstellung themenbezogener Lernräume
Lehrinhalte werden häufig im Kontext eines bestimmten Seminars oder Moduls erstellt. Das Workspacetool soll die Zusammenstellung von Inhalten ermöglichen, die für Studierende unabhängig eines bestimmten Lehrangebots interessant sind. Dadurch kann Wissen gebündelt und für viele Personen ohne eine zeitliche Begrenzung zugänglich gemacht werden.
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Open-Source Intelligent Tutoring System for Programming Exercises in Engineering Education
Implementing control and machine learning algorithms in MATLAB and Simulink is a critical competency in advanced control engineering. While immediate feedback is essential for fostering intuitive understanding, it is traditionally constrained to scheduled exercise sessions or consultation hours. To bridge this gap, this project introduces an open-source intelligent tutoring platform that provides continuous, on-demand feedback. To accommodate diverse solution strategies, the platform employs a hybrid evaluation strategy combining result-based and code-based metrics. This ensures that valid alternative solutions that differ from predefined sample solutions are not misclassified. In case of incorrect solutions, a Large Language Model, contextualized with sample solutions and task classification results, offers auxiliary support for students struggling to initiate or complete tasks. Instructional scaffolding is adaptively adjusted to guide students toward independent problem-solving. We position this platform as a supplementary tool designed to enhance, rather than replace, valuable interactions between students and human tutors. Built on open-source tools, the system is architected for reusability, enabling lecturers across engineering subjects to adapt the framework to their teaching needs easily.
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