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Technische Hochschule MittelhessenKI-basiertes Feedback für Freitexte und Diagramme
In diesem Projekt, welches auf dem Easy-Tutor Projekt von Freiraum 2022 aufbaut, soll unter Benutzung von Prompting-Technologien auf bekannten Sprachmodellen wie ChatGPT oder Mistral sowie eigenen KI-Modellen ein bestehendes intelligentes Tutorensystem (ITS) für SQL-, Excel- und Mathe-Aufgaben um die Feedback-Generierung für weitere Aufgabenarten erweitert werden: Textaufgaben mit wenigen Lösungsvarianten (z.B. Modellierungsaufgaben) und Freitextaufgaben sowie die Überprüfung von Seminar- und Abschlussarbeiten.Im ersten Fall erfolgt zuerst eine Harmonisierung und dann eine (semi)-automatische Klassifikation der Lösungsstrategien durch das ITS. D.h., wenn das ITS eine neue Lösungsstrategie entdeckt, reicht es diese zur Korrektur an Dozierende weiter. So lernt das ITS, neue Strategien zu bewerten. Mit der Zeit kann es dann immer selbstständiger den Studierenden Feedback geben, auch wenn sich die konkreten Formulierungen jedes Mal unterscheiden. Dieser Ansatz ist eine Verallgemeinerung des Ansatzes zur selbstlernenden Feedback-Generierung für SQL-Aufgaben [arXiv:2311.10730].Bei Seminar- und Abschlussarbeiten überprüft das ITS neben Formalkriterien (wie Zitierweise) die Struktur und den Aufbau der Arbeit (Ist eine Forschungsfrage erkennbar? Bauen die vom Sprachmodell erkannten Aussagen auf vorherigen Teilen der Arbeit auf? Gibt es ein Fazit, welches zur Forschungsfrage passt?). Dozierende können Feedback geben, nachdem viele strukturelle und formale Fehler schon beseitigt wurden.
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Treasure Hunting
Treasure Hunting bringt einerseits Patente in Verwertung und eröffnet andererseits den teilnehmenden Studierenden den Weg in eine patentbasierte Unternehmensgründung. An den Universitäten werden eine Vielzahl von Patenten angemeldet, aber nur wenige werden wertsteigernd verwertet. Da die Patentanmeldung und der Erhalt sehr kostspielig sind, setzt das Projekt Treasure Hunting hier gezielt an: im Rahmen von Summer/Winter School bilden Studierende/Wissenschaftler:innen interdisziplinäre Gruppen, die für ausgewählte ungenutzte Patente aus dem universitären Patentportfolio innovative Geschäftsideen entwickeln und einen nachhaltigen Verwertungsplan erarbeiten. Hierbei werden Innovationsmethoden wie Design Thinking, Prototypenbau und Geschäftsmodellentwicklungsworkshops Anwendung finden. Somit erlernen die Studierenden die Fähigkeit in interdisziplinären Teams zusammenzuarbeiten, mit Patenten umzugehen, sie lernen durch KI-generierte Geschäftsmodelltypen verschiedene nachhaltige Geschäftsmodelle kennen und entwickeln die Expertise, selbst einen nachhaltigen Verwertungsplan für ihr ausgewähltes Patent zu verfassen. Dies kann ein Geschäftsplan für eine Gründung, ein Lizensierungsplan, oder eine Open Source Empfehlung darstellen. Studierenden können 12 ECTS erreichen, indem sie neben einem Pitch zur Vorstellung, auch ein mithilfe eines KI-Tools erstellten Kurzfilms den Verwertungsplan grafisch darstellen und animieren. Expertenvorträge und Keynotes ermöglichen das Netzwerken.
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Erweiterung der Evaluation mit Fachexperten
Die Rahmenbedingungen für eine empirische Evaluation sind in der Praxis nicht immer gegeben, gerade in kleinen Studiengängen oder Wahlpflichtfächern, die nur im jährlichen Turnus angeboten werden, können nicht immer Best-Practice-Ansätze verfolgt werden. Um den damit verbundenen Nachteilen entgegenzuwirken, wurden zusätzlich Prototypen-Tests mit Fachexperten aus dem Kollegium durchgeführt.
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Digital design and fabrication of adaptive metal nodes for timber space frame structures
This study proposes a new approach to sustainable timber construction, focusing on repurposing leftover round timber for the construction of space frame structures. It introduces digitally designed and fabricated modular metal nodes as connectors, and, as such, addresses timber shortages amid Europe's increasing timber construction sector. Central to this approach is the enhancement and optimization of wood resources, and the development of a corresponding connection technique, being suitable for nonstandard material systems, while, at the same time, emphasizing architectural simplicity and structural efficiency. The connection technique and respective connectors need to be geometrically versatile while ensuring optimal architectural and structural performance. This paper explores the design, development, and fabrication of (metal) node connectors optimized for round, leftover timber elements, considering two variants: individually topology optimized nodes produced via lost-foam casting, and a modular approach facilitating efficient assembly, mechanical adaptability, and serial production. The research framework encompasses defining parameters, detailing the iterative design and fabrication process, and presenting a 1:1 architectural prototype. Through this framework, the study demonstrates integrating leftover timber into digital design and fabrication practices, reshaping sustainable timber construction and potentially expanding the art of structural design.
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