Adaptive Lernumgebung mittels AR-Framework
Das Projekt Adaptive Lernumgebung mittels AR-Framework" (ALF) an der Technischen Hochschule Ulm (THU) zielt darauf ab, durch ein zu entwickelndes AR-gestütztes Lernsoftware-Framework eine moderne, adaptiv-immersiv-explorative Lernumgebung zu schaffen. Die mit dem Framework entwickelten Inhalte sollen sowohl für die Studierenden der THU als auch für Schülerinnen und Schüler von Abschlussklassen attraktiv sein, indem sie praxisorientiertes Lernen in den MINT-Fächern fördern und Interesse für MINT-Themen wecken. Durch adaptive Lerninhalte werden individuelle Lernpfade ermöglicht, was die individuelle Adressierung sowie die Effizienz und Motivation der Lernenden steigern soll. Immersive AR-Technologie unterstützt und erleichtert zudem das Verstehen komplexer Konzepte durch interaktive Visualisierungen. Mit explorativen Lernansätzen und digitalen Zwillingen werden die Studierenden aktiv in die Lernprozesse eingebunden, was Kreativität und Problemlösungsfähigkeiten fördert. Die THU setzt mit diesem Projekt auf die Integration innovativer Technologien in der Breite ihrer Curricula und eine flexible didaktische Struktur, die auch über die Hochschule hinaus modellhaft ist. Langfristig soll das Projekt durch Open Access sowie durch die Verbreitung und den Transfer in der Community eine nachhaltige Verankerung finden.
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KI-unterstütze Programmierübung
In technischen Lehrveranstaltungen werden Übungen häufig in Form von Programmieraufgaben durchgeführt. Zum einen, weil die Softwareentwicklung das größte Innovationspotenzial von technischen Systemen aufweist und zum anderen die Lehre möglichst anwendungsorientiert sein soll. Die selbstständige Bearbeitung der Aufgaben wird durch Tutoren unterstützt, sodass die Unterstützung mit der Anzahl der Tutoren skaliert. In der universitären Lehre zeigt sich, dass die finanziellen Lehremittel begrenzt sind, sodass nur eine geringe Anzahl an Tutoren zur Verfügung steht. Deshalb verfolgt die vorliegende Projektidee die Entwicklung eines KI-Systems, dass die Programmierergebnisse der Studierenden analysiert und entsprechend der identifizierten Fehler Hinweise gibt. Grundlegende Probleme und häufige Fragen der Studierenden sollen so mithilfe von Maschinellen Lernen geklärt werden, ohne den Einsatz eines Tutors. Die Tutoren können sich dann vor allem auf individuelle Fragestellungen bzw. auf Studierende mit größerem Unterstützungsbedarf konzentrieren. Darüber hinaus bietet eine KI-unterstützte Programmierübung das Potenzial, dass Studierende auch außerhalb der Präsenzzeit Unterstützung erhalten.
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