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Universität HamburgKI für das Ingenieurstudium nutzbar machen
Wir entwickeln das KI4ING-Tool, ein auf Systemen der Künstlichen Intelligenz (KI) basierendes, digitales Unterstützungssystem für das Lernen der Technischen Mechanik (TM). Dadurch machen wir KI für das Ingenieurstudium nutzbar. KI-Systeme sind weit verbreitet und werden von Studierenden für ihr Studium intensiv eingesetzt [3,9]. In KI4ING untersuchen wir, wie KI-Systeme für das fachspezifische Lernen im Ingenieurstudium dienlich sein können. Bestehende KI-Systeme sind in der Lage, fachspezifischen Output zu generieren. Dieser ist jedoch nicht immer korrekt und erfordert von Nutzenden einen kritischen Umgang. Eine Alternative können fachspezifische Aufgabenmaterialien sein, die mit KI-Systemen verknüpft werden. Durch diese Materialien sowie Vorgaben zur Gestaltung der Antworten können Outputs von KI-Systemen fachlich korrekt und lernförderlich sein. Im Zuge des Projekts KI4ING entwickeln wir Aufgabenmaterialien für das Fach TM und identifizieren lernförderliche Gestaltungsmerkmale für den Output von fachspezifisch angepassten KI-Systemen. Diese verknüpfen wir mit bestehenden KI-Systemen und implementieren diese KI-Systeme in eine KI-basierte, digitale Lernplattform für die TM (KI4ING-Tool). Wir verfolgen im Projekt KI4ING einen Entwicklungsansatz auf Basis des Design-Based Research und binden Expert*innen aus TM, KI und Bildungsforschung sowie Studierende ingenieurwissenschaftlicher Studiengänge aktiv in den Entwicklungsprozess ein.
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Ressourcenorientierung praxisnah lernen und lehren
Im geplanten Projekt sollen anhand des Aufbaus einer Skillshare-Plattform für Bewohner*innen von Erstaufnahmeeinrichtungen für Geflüchtete sowie einer studentischen Begleitforschung Ansätze für eine praxisnahe Lehre ressourcenorientierter Sozialer Arbeit entwickelt und erprobt werden. Die als SaaS-Software entworfene Skillshare-Plattform bietet barrierearme Nutzung und KI-gestützte Übersetzungen. Parallel werden Freiwillige geschult, als Multiplikator*innen die Plattform zu verankern und Geflüchtete ressourcenorientiert zu begleiten. Im Rahmen des geplanten Projekts werden drei neue Theorie-Praxis-Seminare an der HAW Hamburg gestaltet und durchgeführt. Durch das Projekt sollen Erkenntnisse über praxisnahe Lehre ressourcenorientierter Ansätze im Studium der Sozialen Arbeit sowie zu Möglichkeiten und Grenzen ressourcenorientierter sozialarbeiterischer Praxis in erschwerten Lebenslagen generiert werden. Studierenden bietet das Projekt Erfahrungen im Einsatz digitaler Werkzeuge, die Sensibilisierung für erschwerte Lebenslagen sowie Reflexionsmöglichkeiten in Bezug auf die Verschiebung von einer Defizit- zu einer Ressourcenorientierung. EAE-Bewohner*innen können durch die Entwicklung und Erprobung sozialarbeiterischer Ansätze in einem Praxisfeld, das für Sozialarbeiter*innen nur schwer zugänglich ist und in dem etablierte Ansätze der Sozialen Arbeit nicht umgesetzt werden können, profitieren.
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Aufbau des Digital Object Learning Centre (DOLCE)
Das Digital Object Learning Centre (DOLCE) vermittelt disziplinübergreifend digitale Kompetenzen in der Arbeit mit Sammlungen am Beispiel der zentralen Sammlungsdatenbank der Goethe-Universität. Der aus aktuell neun Modulen bestehende DOLCE-Kurs kann entweder in Form eines Readers oder in Form von Video- oder Texttutorials auf Moodle benutzt werden. Er funktioniert sowohl als Selbstlern- als auch als Blended Learning Tool. DOLCE wurde bisher in der objektbezogenen Lehre genutzt und eignet sich darüber hinaus für den Kompetenzaufbau in der digitalen Sammlungsarbeit für Universitäten und GLAM-Institutionen.
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Das neue Stud.IP-Forum – asynchrone Kommunikationswege für alle?
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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