
E-Tutor*innen-Qualifizierungsprogramm 21
Wachsende gesellschaftliche Relevanz, aktive Partizipation und nicht zuletzt die Faszination von und an Raumfahrttechnologien werden in diesem Projektvorhaben als Methode genutzt, die intrinsische Motivation von Studierenden zu stärken und gleichzeitig innovative, zukunftsweisende Lehrinhalte in den Bereichen Elektrotechnik und Informatik zu vermitteln. Semester-, sowie Studiengangsübergreifend arbeiten Studierende in diesem Lehrinnovationsprojekt an der Realisierung eines Kleinsatellit (CubeSat) und sind durch die Integration in bestehende Lehrveranstaltung bei den Phasen der Konzeption, Entwicklung, Implementierung und Test aktiv beteiligt. Dabei wird wie in einer realen Raumfahrtanwendung das Vorhaben in Primär- und Sekundärmission aufgeteilt, wobei im Rahmen des Projektes die Primärmission (On-Board Avionik) im Fokus steht und sich zunächst an Studierende aus den Studiengängen Elektrotechnik, Informatik und Mathematik (EIM) richtet. Die Strahlkraft des Gesamtvorhabens wird im Verlauf durch die Sekundärmission erweitert. Der besondere Charme darin besteht dabei darin, dass hier Studierende aller (auch nicht technischer) Fachbereiche der TUHH gleichermaßen partizipieren können. Als Konkretum und um die Wertigkeit des Vorhabens zu unterstreichen, wird für das Projekt eine Basisstruktur eines CubeSat beschafft, sodass sich die Lehrinhalte auf die Primärmission (und damit der Avionik) richten und direkt in bestehende Module aus den EIM Studiengängen integriert werden können.
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KI-Nutzung in der kieferorthopädischen Lehre
Die Planung einer kieferorthopädischen (KFO) Therapie basiert auf der Bewertung einer Vielzahl von Einzelbefunden und -diagnosen, d. h. Analysen von Röntgenbildern, Kiefermodellen und klinischen Befunden. Wesentliche Bausteine des Therapieplans sind sog. Problemkomplexe, für welche jeweils ein konzeptionelles therapeutisches Vorgehen festzulegen ist. Zudem sind eine chronologische Therapieabfolge und apparative Umsetzung zu definieren. Der Planungsprozess ist sehr komplex und daher im Rahmen des Zahnmedizinstudiums schwierig vermittelbar. Essentiell ist, dass die Studierenden eine möglichst große Anzahl an KFO-Patientenfällen planen. Die persönliche Besprechung aller studentischen Lösungen durch Lehrende ist aufgrund zu knapper Ressourcen allerdings nicht möglich, und das bloße Anzeigen von Musterlösungen ist häufig nicht ausreichend. Deshalb soll im Projekt basierend auf Verfahren der Künstlichen Intelligenz intelligent-adaptives Feedback gegeben werden. Darüber hinaus soll ein Learning Dashboard implementiert werden, mit dessen Hilfe die Lehrenden gezielt Themen identifizieren können, bei denen eine Vielzahl der Studierenden Probleme hat. Die Qualität der Lehre kann dadurch bei gleichzeitiger Entlastung der Lehrenden gesteigert werden. Durch einen nutzerzentrierten Entwicklungsansatz ist die enge Einbindung von Lernenden und Lehrenden gewährleistet.
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