Zur Suche

Datenwissenschaftliche Problembehandlung

Anlagen vernetzen, Daten auswerten & Bier brauen! „DaBe“ bereichert die Lehre der TU Dortmund um einen problembasierten Kurs zum sog. Industrial Internet of Things (IIoT). Die Wirtschaft nutzt IIoT, um Maschinen und Anlagen mit intelligenter Sensorik auszustatten und Daten in Echtzeit auszuwerten. Studierende techn. Fächer müssen das Zusammenspiel von Hard- & Software mit praktischen erleben, jedoch bleiben Anwendung in der alltäglichen „Frontal-Lehre“ auf der Strecke. DaBe baut dabei auf einer cyber-physischen Versuchsbrauerei auf, die ihre Ursprünge im BMWK-Projekt DaPro (01MT19004D) hat. Anhand dieser Anlage lernen Studierende, wie Hands-On Retrofitting und Vernetzen von technischen Anlagen funktioniert. Die Brauerei fungiert als „lebender Demonstrator“ und wird von Studierenden inkrementell nach ihren Vorstellungen weiterentwickelt. Wir starten nicht jedes Semester von Neuem, sondern realisieren ein langfristiges Ergebnis und verknüpfen theoretisches Wissen mit eigenen Ideen der Studierenden. Die Situation ist typisch für die Industrie: Oft werden Altanlagen nachträglich mit intelligenter Technik ausgestattet und vernetzt. Der Kurs bereitet Studierende also auch auf nachhaltige Maßnahmen zum Nachrüsten von Anlagen vor. Während sie zum einen auf die Dokumentation vorheriger Gruppen angewiesen sind, müssen sie gleichzeitig ihre eigenen Arbeiten festhalten und lernen so hautnah die Notwendigkeit von Wissensmanagement und technischer Dokumentationen.

Auf Einen Blick

Kontakt

Projektbeteiligte

Das könnte Sie auch interessieren

Projekt 100915
Projekt

Easy Tutor - KI-gestütztes intelligentes Tutorensystem zur einfachen Erstellung und automatischen Korrektur komplexer E-Learning-Aufgaben

Sogenannte intelligente Tutorensystem (ITS) erlauben, komplexere Aufgaben automatisiert zu korrigieren und zu bewerten. Diese vergleichen die Abgaben der Studierenden häufig mit einem Pool an Musterlösungen der Dozierenden oder basieren auf sehr vielen Regeln. Somit ist das Feedback an die Studierenden entweder eingeschränkt oder die Erstellung ist für die Dozierenden zu zeitaufwändig. Ziel des Projektes „Easy Tutor – KI-gestütztes intelligentes Tutorensystem zur einfachen Erstellung und automatischen Korrektur komplexer E-Learning-Aufgaben“ ist es, dass Studierende hilfreiches Feedback erhalten, ohne dass Dozierende einen erhöhten Aufwand haben. Erstellt wird ein selbstlernendes System, das mit der Zeit von allein immer besser darin wird, Studierenden intelligentes Feedback zu deren Lösungen zu geben an-statt lediglich auf vorgefertigtes Feedback zurückzugreifen. Darüber hinaus wird die Aufgabenerstellung für die Dozierenden vereinfacht. Mithilfe von neuen Data-Mining-Methoden und künstlicher Intelligenz werden vorliegende Studierenden-Lösungen analysiert. So soll zukünftig möglich sein, dass das System automatisch Hilfestellungen an Studierende geben kann. Zum Beispiel können richtige Studierendenabgaben, welche nicht der Musterlösung der Dozierenden entsprechen, genutzt werden, um das System selbstständig und ohne Eingriffe der Dozierenden dazulernen zu lassen.

Projekt anzeigen
Maßnahme 100588
Maßnahme

Test mailstyling

aksjdfoiauewr,mansdföoia usdöfih asdf

Maßnahme anzeigen
Publikation 100003

test

hgn bfysdgydcvbaysfg

Publikation anzeigen