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Universität der Künste BerlinStudium Planetare
Im Rahmen des überfachlichen Studienteilbereichs "Studium Generale" (SG) der Universität der Künste (UdK Berlin) soll mit diesem Projekt "Studium Planetare" das Interesse der Studierenden an transdisziplinären, post-anthropozentrischen und klimarelevanten Inhalten im SG verankert werden. Ziel des Studium Planetare ist es, Werkzeuge zu (v)ermitteln, die Zukunft und Anpassung der eigenen Disziplin an den planetaren Notstand zu erarbeiten und in die jeweiligen Studien/Praxisverläufe zu integrieren. Die interdisziplinäre Auslegung ermöglicht dabei die Erweiterung des Fachhorizonts, Austausch und Zusammenarbeit. Das Projektvorhaben besteht in der Erarbeitung eines Lehrprogrammes mit verschiedenen wissenschaftlichen, gesellschaftlichen und politischen Grundlagen zum Planetaren Notstand für alle künstlerischen und gestalterischen Disziplinen. Begleitende Schwerpunkte des "Studium Planetare" sind auf Grund der vom Thema geforderten Aktualität ständige kritische, dynamische Reflektionsformate, sowie die Integration der Studierenden in den Prozess und die Umsetzung des Projektvorhabens. Zum Ende des Förderzeitraums soll eine studentisch geleitete Dokumentation (z. Bsp. in Form einer Projektausstellung inklusive bspw. Anleitungen, Werkzeugkästen, Wörterbuch o.Ä.) entwickelt werden. Dies arbeitet auf eine nachhaltige, strukturelle Verankerung eines Grundlagenmoduls im SG der UdK Berlin hin und ist somit exemplarisch über die Universität und Berlin hinaus zu verstehen.
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Kritische Einübung kollaborativer Praxis
Das Projekt Kritische Einübung kollaborativer Praxis ist im Studium Generale der Universität der Künste Berlin angesiedelt. An der UdK Berlin sind eine Vielzahl von künstlerischen Disziplinen vertreten und gemessen an der Anzahl ihrer Studierenden ist sie die größte Kunsthochschule Europas. Während sich ihre diversen Studiengänge räumlich über die Stadt verteilen, bildet das Studium Generale die einmalige Möglichkeit zur interdisziplinären Begegnung im grundständigen Studium. Im Rahmen des Projekts sollen zwei experimentelle interdisziplinäre Seminarformate erprobt und etabliert werden: In einem diskursorientierten Seminar lernen die Teilnehmenden, in gewaltfreier Form Kritik und Feedback zu formulieren und ihre eigenen künstlerischen Arbeiten in politischen Kontexten zu reflektieren. Ein praxisorientiertes Format bietet dazu die Möglichkeit, Erfahrungen mit Formen der transdisziplinären Kollaboration zu sammeln. Das übergeordnete Ziel beider Formate liegt darin, die Studierenden unterschiedlicher Fakultäten dazu zu befähigen, über die eigenen Fächergrenzen hinaus in einen produktiven Austausch über eigene künstlerische Projekte, Arbeitsweisen und (Erfahrungs-)Wissen zu treten, voneinander zu lernen und dabei Netzwerke zu knüpfen, die in zukünftigen künstlerischen Projekten während sowie nach dem Studium genutzt werden können.
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Modul Bridgelab
Zum Sommersemester 2026 wird erstmals die Masterveranstaltung BridgeLab im Masterstudiengang Bauingenieurwesen der Universität Siegen angeboten. Ziel ist es, Studierenden eine projektorientierte Lernumgebung zu bieten, in der aktuelle Fragestellungen des Brückenmonitorings praxisnah bearbeitet werden. Im BridgeLab arbeiten Studierende in Teams an realitätsnahen Aufgabenstellungen zur Analyse und Bewertung von Brückenbauwerken. Dabei kommen moderne Methoden der digitalen Modellierung und strukturellen Analyse zum Einsatz. Neben fachlichen Inhalten steht insbesondere der Transfer zwischen universitärer Forschung, ingenieurpraktischen Anwendungen und innovativen Lehrformaten im Mittelpunkt. Die Veranstaltung ist im Modulkatalog der Fachprüfungsordnung verankert und richtet sich an Masterstudierende mit Interesse an Bauwerksüberwachung, Infrastruktur und digitalen Methoden im Brückenbau.
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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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