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Das digitale Genom

Die personalisierte Medizin wird zunehmend gesellschaftsrelevanter. Dem gegenüber steht ein größer werdendes Defizit im Verständnis der Daten individueller Genom- und Epigenomanalysen. Die Corona Pandemie hat diese Lücken aufgezeigt.Wir wollen den Umgang mit Genom- und Epigenomdaten im Lehramtsstudium mit einem innovativen offenen Kurskonzept begegnen um einen Kenntniserwerb bzgl. Fachwissenschaft und Selbstlernkompetenz zu initiieren. Ziel ist es, zukünftige Lehrkräfte als Multiplikatoren für eine nachhaltige gesellschaftliche Entwicklung einzusetzen.Ziel ist ein an allen Universitäten anwendbarer kostengünstiger Kurs aus interaktivem Seminar, Laborpraxis und kollaborativen Auswertung. Digital gestütztes Lernen und kollaboratives Freies Forschen erlauben einer heterogenen Zusammensetzung aus Lernenden multifaktorielle Auseinandersetzung mit der Bestimmung von Allelen, Transkriptomen und Epigenomen. Die Studierenden generieren genomische Daten im Labor selbst und greifen bzgl. Krankheitszuständen wie Krebs auf öffentlich zugängliche und anonymisierte Daten zu. Die Studierenden können forschungsprozessorientiert selbst gewählte krankheitsassoziierten genetische Loci bzgl. DNA Sequenz, Expressionslevel und epigenetischen Markierungen untersuchen und setzten quantitative Vergleiche selbstständig ein. Sie diskutieren diese Daten aus verschiedenen Blickwinkeln kooperativ und lösungsorientiert aufgrund identifizierter molekularer Zusammenhänge und Wechselwirkungen.

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Robotics for Everyone

Die Bewältigung aktueller gesellschaftlicher Herausforderungen erfordert Future Skills: dazu gehören neben digitalen Schlüsselkompetenzen transformative Kompetenzen wie Urteilsfähigkeit, Innovationskompetenz sowie Dialog- und Konfliktfähigkeit mit der Überwindung disziplinärer und funktionaler Grenzen. Diesen Anforderungen wird Hochschullehre häufig (noch) nicht gerecht. Studierende aus geisteswissenschaftlichen Disziplinen haben selten die Möglichkeit, allgemeinverständliche Einblicke in die Technik zu erhalten, obwohl digitale Technologien und Robotik in viele Bereiche abseits industrieller Anwendungen Einzug halten. Beispielsweise rückt selbst in der der Pflege der Einsatz von sozialen oder Assistenzrobotern in greifbare Nähe. Robo4Ever geht neue Wege: Das interdisziplinäre Lehr-Lern-Format ermöglicht den Teilnehmenden die Entwicklung eines Grundverständnisses für den Einsatz moderner Technik und die Einschätzung ihrer Potenziale und gleichzeitig die kritische Reflexion des interdisziplinären Prozesses sowie des Ergebnisses. Studierende beschreiben und analysieren in interdisziplinären Teams im Sinne des forschenden Lernens eine selbst gewählte innovative Einsatzmöglichkeit für autonome mobile Assistenzroboter und demonstrieren diese modellhaft anhand eines vereinfachten Einsatzszenarios praktisch. Dies wird durch die Bereitstellung von grafisch verknüpfbaren Basisfunktionen ermöglicht, welche die Realisierung von Handlungsabläufen ohne Programmierkenntnisse erlauben.

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Maßnahme 100392
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Publikation 100072

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