Îçҹ̽»¨

Gute Lehre braucht weder sexy Themen noch fancy Methoden. Es kann genügen, Bedingungen herzustellen, unter denen sich die Studierenden intrinsisch motiviert mit den Lehrinhalten ausei-nandersetzen wollen. Intrinsische Motivation entsteht dann, wenn sich Individuen als autonom, kompetent und zugehörig erleben. Dies lässt sich in der Lehre durch simple Tricks und Kniffe gewährleisten, von denen ein paar in einem kurzen Erfahrungs-bericht als Impulse aufgegriffen werden.

Mit Umstellung auf die neue Prüfungsordnung der Biologie (PO2022) wurde das Mastermodul ‚Conservation Genomics‘ neu konzeptioniert, so dass seine Passfähigkeit und Relevanz für den neuen Schwerpunkt der Biologie „Stress und Resilienz biologischer Systeme“ deutlich betont wurde. In einem holistischen Ansatz werden Vorlesungen, Praktika mit eigenem kleinen Forschungsprojekt, Seminare und intensiven Soft-Skill Training inte-griert, so dass der komplexe Themenbereich ‘Stress & Resilience in a changing world – Cascading ecological effects of anthropoge-nic environmental disturbance on wildlife health and zoonotic diseases‘ in Theorie und Praxis erarbeitet wird. Durch die neue Struktur des Moduls werden neuestes Wissen, aktuelle Forschungsentwicklungen und Fallbespiele als Leitfaden genutzt, um klassisches Textbuchwissen zu vermitteln und gleichzeitig einen Bezug zur Anwendung der vermittelten Konzepte herzustellen, und so Studierende für ihre Masterarbeit ‚fit‘ zu machen.

Prof. Dr. Dr. Radermacher gibt in seinem Vortrag Einblicke in seine innovativen Lehrmethoden.

Neben Fachkompetenzen sind in der Industrie Vorgehensweisen gefragt, komplexe Problemstellungen schnell und innovativ zu lösen. Das Lösungsdesign als wesentliche Problemlösungskompetenz in komplexen Systemen und Vorstufe des Entrepreneurship ist eine Schlüsselkompetenz des 21. Jahrhunderts. Studierende technologieorientierter Fachrichtungen erfahren eine exzellente Fachausbildung, haben aber häufig ein Defizit in dieser wesentlichen, praxisrelevanten Metakompetenz. Das Projekt zielt darauf ab, diese Lücke zu schließen, indem ein Lehrmodul „Lösungsdesign“ entwickelt und beispielhaft umgesetzt wird, welches flexibel in alle Studiengänge integriert werden kann. Das Ergebnis sind Learning-Nuggets sowie ein Train-the-Trainer Kurskonzept. Die Übertragbarkeit in beispielsweise berufsbildende oder schulische Ausbildungskontexte soll gewährleistet werden.

Rasante Entwicklungen im Bereich dialogorientierter Künstlicher Intelligenz (KI) wie ChatGPT, LlaMA, LaMDA oder Bing AI bergen neue Herausforderungen, aber auch großes Potenzial für die Lehre. Hinsichtlich des Potenzials für die Lehre stellen sich zwei Fragen: Wie können dialogorientierte KI-Tools Lernprozesse von Studierenden unterstützen? Wie können Studierende auf den Um-gang mit dialogorientierten KI-Tools im späteren Berufsleben vorbereitet werden (Stichwort: „AI Literacy“)? Das Projekt Einsatz dialogorientierter KI zur Steigerung des Lernerfolgs und der AI Literacy (KI-KIStLe) zielt darauf ab, Einsatzmöglichkeiten dialogorientierter KI-Tools zur Unterstützung der Lehre im Bereich Wirtschaftswissenschaften zu entwickeln und zu evaluieren sowie in Form von validierten Methodenkarten Lehrenden aller Fakultäten zur Verfügung zu stellen.

This proposal aims to integrate cutting-edge machine learning (ML) techniques into the economics, computer science, and mathematics curriculum. The planned teaching initiative covers the fun-damentals of ML, including supervised and unsupervised learning techniques like decision trees or clustering, as well as the latest models in deep learning, such as encoder/decoder architectures or attention-based transformer models. Students will work in mul-tidisciplinary teams, using these techniques to nalyse real-world economic datasets and address original research questions. Students will also learn how to incorporate AI-based conversational agents like ChatGPT as tools into their workflow. They will learn about these tools’ ethical and legal aspects and discuss pitfalls and challenges. A unique aspect of this course is integrating a peer review system to improve students’ projects.