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Ludwig-Maximilians-Universität MünchenHybridlehre Computational Social Science
Ziel ist eine hybride Lehr-Lern-Umgebung für Studierende und Lehrende der Sozialwissenschaften zur nachhaltigen Etablierung moderner Methodenkenntnisse. Die Sozialwissenschaften sehen sich aufgrund eines paradigmatischen Wandels, wonach ihre Untersuchungsgegenstände besonders stark von der Digitalisierung betroffen sind, gezwungen, ihr Methodenrepertoire um informatisch geprägte Verfahren zu erweitern (Computational Social Science). Dieser Wandel schlägt sich besonders in der Lehre nieder, nicht zuletzt, weil sich viele Studierende sowie Vertreter:innen aus Mittelbau und Professorium mit diesem Umstieg schwer tun. Um dem zu begegnen, soll eine nachhaltige Hybridlösung entstehen, die didaktische Konzepte des Selbstlernens, des begleiteten Unterrichts und studentischer Lehre kombiniert. Geplant ist (1) eine studentisch gewartete Online-Plattform mit Lehr- und Lernmaterialien, (2) umfangreiche Angebote der Inhaltsvermittlung durch Studierende und Lehrende sowie (3) die Einrichtung und Institutionalisierung einer niederschwelligen Helpdesk-Stelle. So soll unterschiedlichen Vorkenntnissen, Ressourcen und Lerntempi Rechnung getragen werden.
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Make-Bio-Art
Das Projekt Make Bio ART verfolgt das Ziel, Bildung für nachhaltige Entwicklung (BNE) als transdisziplinäres, ästhetisch-experimentelles Lehrformat in der Lehramtsausbildung zu verankern. Im Zentrum steht die Auseinandersetzung mit Species Services den Potenzialen von Mikroorganismen wie Pilzen, Algen und Bakterien zur Lösung gesellschaftlicher Problemstellungen in einem forschend-gestalterischen Laborumfeld. Studierende agieren hierbei nicht lediglich als Rezipient:innen, sondern als aktiv Mitgestaltende: Sie konzipieren eigenständig Projekte, entwickeln nachhaltige Artefakte und reflektieren ihre Rolle als zukünftige Multiplikator:innen einer kreativen, handlungsorientierten BNE.Die methodische Umsetzung folgt einem Design-Based-Research-Ansatz, der eine kontinuierliche Weiterentwicklung der Lehrformate im Dialog mit den Studierenden ermöglicht. Die Wirksamkeit wird mittels eines Mixed-Methods-Designs evaluiert, das unter anderem Veränderungen in Einstellungen zu BNE und Biodiversität sowie die Entwicklung von Selbstwirksamkeitserwartung erfasst. Ergebnisse werden im Rahmen öffentlicher Präsentationen sichtbar gemacht und als Open Educational Resources (OER) verbreitet. Das Projekt leistet damit einen strukturellen Beitrag zur curricularen Innovation in der Lehrer:innenbildung und bietet übertragbare Impulse für weitere Lehrkontexte.
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Lehre-Virtuell: Wissen für digitale Hochschullehre
Lehre-Virtuell ist eine Webseite. Dies bietet Lehrenden und Studierenden eine zentra-le, ständig aktualisierte Wissensdatenbank mit Tutorials, Handreichungen und prakti-schen Beispielen zur digitalen Lehre. Das Angebot ermöglicht gezieltes Suchen, Fin-den und Teilen bewährter Materialien. Themenschwerpunkte sind digitale Didaktik, Technik-Tools und Best-Practice-Beispiele. Im Rahmen von DigiTeLL entstand auf der Lehre-Virtuell Seite die Kategorie Learning Designs.
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CoFacS – Simulating a Complete Factory to Study the Security of Interconnected Production
While the digitization of industrial factories provides tremendous improvements for the production of goods, it also renders such systems vulnerable to serious cyber-attacks. To research, test, and validate security measures protecting industrial networks against such cyber-attacks, the security community relies on testbeds to simulate industrial systems, as utilizing live systems endangers costly components or even human life. However, existing testbeds focus on individual parts of typically complex production lines in industrial factories. Consequently, the impact of cyber-attacks on industrial networks as well as the effectiveness of countermeasures cannot be evaluated in an end-to-end manner. To address this issue and facilitate research on novel security mechanisms, we present CoFacS, the first COmplete FACtory Simulation that replicates an entire production line and affords the integration of real-life industrial applications. To showcase that CoFacS accurately captures real-world behavior, we validate it against a physical model factory widely used in security research. We show that CoFacS has a maximum deviation of 0.11% to the physical reference, which enables us to study the impact of physical attacks or network-based cyber-attacks. Moreover, we highlight how CoFacS enables security research through two cases studies surrounding attack detection and the resilience of 5G-based industrial communication against jamming.
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