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  • Projekt 101107
    Hochschule Offenburg
    Projekt

    ressourcenschonendes kollaboratives Labor

    In vielen Hochschulen sind Labore oft historisch gewachsen. So werden beispielsweise neue Laborausstattungen in bestehenden Aufbewahrungsschränken untergebracht und neue Laborversuche werden an gerade freiwerdenden Flächen aufgebaut. Eine systematische Analyse für die optimale Gestaltung erfolgt aus Kapazitätsgründen oft nicht. Dadurch entsteht eine Ineffizienz, welche meist einen Mehraufwand an Zeit, Geld und Material verursacht. In der Industrie ist daher schon seit vielen Jahren „Lean Management“ ein fester Bestandteil im täglichen Arbeiten. Diese hat das Ziel, Verschwendung in vielfältiger Hinsicht zu minimieren und die Effizienz und Qualität der Produkte zu erhöhen. In der Hochschullandschaft fehlen zur Umsetzung der Lean-Prinzipien maßgeschneiderte Vorgehensweisen. An diesem Problem setzt das Projekt an. Das Ziel des Projektes ist es, einfache Vorgehensweisen und Werkzeuge zu entwickeln, welche Ressourcenverschwendung im Bereich der Lehrlabore reduzieren und somit eine Verbesserung der Arbeitsumgebung herbeiführen sollen. Die Lean-Methoden werden zunächst auf ein Labor angewandt und optimiert. Danach werden diese auf weitere Labore adaptiert und deren Akzeptanz und Wirkung untersucht. Die Studierenden spielen dabei eine zentrale Rolle, da sie die Kunden in den Laboren sind und von einer höheren Qualität am meisten profitieren. Durch das aktive Einbinden der Studierenden sammeln sie wichtige Erfahrungen im ressourcenschonenden und kollaborativen Arbeiten.

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Projekt 101145
Projekt

CoLab Curriculumentwicklung

In den heutigen komplexen, globalisierten und digital geprägten Lebens- und Arbeitswelten verändern sich die Kompetenzanforderungen an Hochschulabsolvent*innen: Neben spezifischem Fachwissen sind zunehmend Future Skills gefragt. Die Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf (HHU) begegnet dieser Herausforderung mit einem neuen, dynamischen Prozess der Curriculumentwicklung. Dieser ermöglicht es, Curricula flexibel auf die sich verändernden Anforderungen der Gesellschaft und des Arbeitsmarktes abzustimmen und Future Skills systematisch in die Curricula von Studiengängen zu integrieren. Dabei adressiert das Projekt zugleich den Trend sinkender Studierendenzahlen und die zunehmende Diversität unserer Studierendenschaft.Im Zentrum des Projekts steht das „CoLab Curriculumentwicklung“, eine Struktur der co-kreativen Zusammenarbeit. Lernende, Lehrende und Expert*innen aus Wirtschaft, Politik und Zivilgesellschaft entwerfen in diesem Rahmen gemeinsam einen neuen, partizipativen Prozess der Curriculumentwicklung und treiben anschließend die konkrete Weiter- und Neuentwicklung von Studiengängen voran. Diese Art der Zusammenarbeit mit externen Akteur*innen, die im Bereich der Lehrentwicklung bisher noch eine Seltenheit ist, entspricht dem Selbstverständnis und den Erfahrungen der HHU als Bürgeruniversität.Mit dem CoLab etabliert die HHU nachhaltige Strukturen für eine systematische und verbindliche Curriculumentwicklung auf inhaltlicher, didaktischer und organisatorischer Ebene.

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Maßnahme 100420
Maßnahme

Kategorie „Fachspezifische Lehre"

Je nach Fach und Disziplin gibt es Besonderheiten, die sich auf die Gestaltung von Lehre auswirken. Deshalb blicken Fachexpert*innen aus ihrer Perspektive auf ihr Fach und stellen dar, wie sie die Lehre in ihrer Disziplin verstehen. Die Kategorie „Fachspezifische Lehre" ergänzt das Portal LEHRELADEN seit Anfang 2024.

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Publikation 100373

KI-unterstützte Programmierung mittels ergebniszentrierter Fehlerklassifikation. Potenziale zur Schaffung neuer Lernräume

Programmierkenntnisse gewinnen in technischen Studiengängen zunehmend an Bedeutung. Jedoch stehen in Programmierübungen häufig zu wenige Tutor:innen zur Verfügung, die die Studierenden beim Lösen der Programmieraufgaben unterstützen. Deshalb wird ein KI-System entwickelt, das die Studierenden jederzeit und individuell beim Lösen der Programmierübungen unterstützt. Im Gegensatz zu klassischen Ansätzen analysiert das KI-System nicht den programmierten Code, sondern fokussiert sich auf die Zwischen- und Endergebnisse (z. B. erzeugte Daten, Plots). Anhand dieser gibt das KI-System Hinweise und Erklärungen, um das selbstständige Arbeiten und kritische Denken ohne Musterlösung zu fördern. Ein erster Prototyp wurde im Rahmen einer Programmierübung eingesetzt und mit positiver Resonanz evaluiert.

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