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Universität KasselLearning Innovation with Flipped Tutoring
Das Projekt LIFT hat das Ziel, die Selbstlernphasen im Flipped Classroom durch den Einsatz eines KI-basierten Tutors nachhaltig zu verbessern. Der Tutor analysiert Lernmaterialien und erstellt adaptive Lernpfade, die sich an den individuellen Bedürfnissen und dem Lernverhalten der Studierenden orientieren. So wird eine personalisierte, interaktive Lernumgebung geschaffen, die Studierende mit maßgeschneiderten Rückmeldungen und Feedback unterstützt.;Durch den Einsatz generativer KI (GKI) werden Studierende nicht nur bei der Verarbeitung der Lerninhalte unterstützt, sondern erhalten auch sofortiges Feedback und die Möglichkeit, den Lernpfad aktiv mitzugestalten. Das Projekt fördert das Engagement der Studierenden und steigert ihre Lernmotivation, indem es ihre spezifischen Anforderungen berücksichtigt und individuell auf sie eingeht.Das didaktische Konzept basiert auf bewährten Theorien wie der Scaffolding- und der Cognitive Load Theorie, die es ermöglichen, die Studierenden kognitiv zu fordern, ohne sie zu überfordern. Der KI Tutor fungiert als adaptiver Lernbegleiter, der den Lernprozess fördert und eine effektive, selbstständige Auseinandersetzung mit dem Lernmaterial unterstützt.;Das Projekt verfolgt einen partizipativen Ansatz, bei dem Studierende aktiv in die Entwicklung des KI Tutors eingebunden werden. Die Ergebnisse des Projekts werden als Open Educational Resources (OER) dokumentiert, um eine nachhaltige Nutzung und Übertragung auf andere Fächer zu gewährleisten.
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Partizipatives Offline Learning Analytics
Grundlagenveranstaltungen im MINT-Bereich sind oft Massenveranstaltungen mit sehr heterogenen Studierenden. Lehrende und TutorInnen haben dabei wenig Einblick in die Lernprozesse, insbesondere in analoge Aktivitäten wie Übungsbearbeitungen ohne Abgabe. Learning Analytics (LA) bietet zwar datenbasierte Einsichten, konzentriert sich aber meist auf digitale Formate. Studierende sind bei der Entwicklung oft kaum partizipativ eingebunden.Das Projekt entwickelt iterativ ein modulares, frei verfügbares Tool PaOLA, das analoge Lernprozesse sichtbar macht. Studierende erfassen selbst Daten (z.B. Lernzeiten, Fragen und Probleme), um ihr eigenes Lernen zu reflektieren. Ebenso erhalten Lehrende aggregierte Einblicke über ein Dashboard, um gezielter auf die Bedürfnisse der Studierenden eingehen zu können. Ziel ist es, die Lücke zwischen Lehrenden, TutorInnen und Lernenden zu schließen und die Selbstregulation der Studierenden zu fördern. Dabei stehen Datenschutz, einfache Integration in den Lernalltag (als mobile App/Web-App) und Motivation zur freiwilligen regelmäßigen Nutzung (z.B. durch Gamification und Zugang zu Zusatzmaterialien) im Fokus. Studierende, TutorInnen und Lehrende werden aktiv in die Entwicklung einbezogen. Das Projekt beantwortet die Frage, wie analoge Lernaktivitäten sinnvoll in Learning Analytics integriert werden können, welche Funktionen ein solches Tool bereitstellen sollte und wie daraus Impulse für Reflexion der Lernprozesse und Verbesserung der Lehre entstehen.
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Verbindliches digitales Abschlussarbeiten-Archiv
Die Abgabe der Abschlussarbeit bzw. ihrer Dokumentation ist für alle Absolvent*innen der HfG verpflichtend. Jedoch wurden bisher weder die Standards zur Abgabe noch die Aufbewahrung einheitlich geregelt. Die Maßnahme führte die verbindliche Abgabe über die Projektarchiv-Plattform ein. Künftig werden Abschlussarbeiten einheitlich langfristig archiviert und können nachgenutzt werden.
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Better together-Entwicklung einer hybriden Lehr- und Lernumgebung
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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