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Das Konzept „StudierES- Personalisierte Strategien für erfolgreiches Studieren“ zeichnet sich durch das Thematisieren von Arbeits- und Lernstrategien zum erfolgreichen Studieren, die Anleitung und Begleitung von strukturierten Reflexionsprozessen mittels Bildungsportfolio sowie die Angebote flexibler Lernräume, den Kompetenzmosaiken, zur Aneignung und Vertiefung von Kompetenzen im wissenschaftlichen Arbeiten sowie den erforderlichen digitalen Kompetenzen. Die Evaluationsergebnisse im Entwicklungs- und Forschungsprozess geben Hinweise für die Weiterentwicklung von Studium und Lehre und können somit zu veränderten Kommunikations- und Kooperationsstrukturen in der Hochschule beitragen.
Ziel ist es, die Qualität von Lehre und Studium durch die Integration von Arbeits- und Lernstrategien im Studium bei gleichzeitiger Implementierung von strukturierten Reflexionsprozessen mit Lernprozessbegleitung schrittweise zu verbessern. Zur Förderung der Eigenverantwortung von Studierenden bedarf es zusätzlich dem Bewusstwerden von Anforderungen im Studium und die Aneignung von adäquaten Kompetenzen in flexiblen Lernräumen. Im Entwicklungsprozess wurde erkennbar, dass die Förderung digitaler Kompetenzen für ein lernwirksames und erfolgreiches Studium eine Erweiterung der Bildungsziele notwendig macht. Umfangreiche Ergebnisse aus den Perspektiven der Studierenden und den Lehrenden und im Entwicklungsprozess von StudiereES zeigen konkrete Hinweise, Chancen und Grenzen zu innovativen Entwicklungen in Studium und Lehre auf.
Als Fazit des Entwicklungs- und Forschungsprozesses zu StudierES mit Transfer in Lehre und Studium zeigt das Modell „Architektur für erfolgreiches Lehren und Studieren“ die Komplexität und die Vielfalt der Gestaltungsmöglichkeiten der aufeinander abzustimmenden Ziele, Methoden, Medien und Materialien in Lehre und Studium auf.
Online-Studium aus Perspektive der Studierenden - Impulse für das Studentische Gesundheitsmanagement
(2023)
Photovoice as a participatory method: impacts on the individual, community and societal levels
(2023)
Das Prinzip der maximalen Entropie ist ein Verfahren der künstlichen Intelligenz, mit dem fehlendes stochastisches Wissen generiert werden kann. Dadurch ist die Methode für alle Aufgabenstellungen anwendbar, in denen temporär oder dauerhaft nur unvollständiges Wissen vorliegt. Das Prinzip fügt zu vorhandenem lückenhaften Wissen so viel, wie möglich Unsicherheit hinzu und minimiert dadurch nicht gerechtfertigte si-chere Annahmen. Anhand eines einfachen Beispiels mit zwei booleschen Zufallsvariablen wird die Überwachungseinrichtung einer Produktionsanlage modelliert. Dabei liegt über die Güte der Überwachung nur unvollständiges Wissen vor. Aus den gegebenen Informationen werden nun die Berechnungsschritte hin bis zu einer vollständigen Wahrscheinlichkeitsverteilung demonstriert. Diese Verteilung repräsentiert das vollständige Wissen aller Zusammenhänge des Modells. Die so gewonnene Wahrscheinlichkeitsverteilung wird abschließend zur Bewertung der Güte der Überwachungsanlage genutzt und ermöglicht dabei statistische Aussa-gen, welche mit dem ursprünglich gegebenen Wissen nicht möglich wa-ren.
Pandemie-Management unter Berücksichtigung des Pflegealltags und dem Bedürfnis nach guter Pflege
(2023)
ErgoActiveDesk
(2022)
Exploring critical parameters of electrode fabrication in polymer electrolyte membrane fuel cells
(2022)
Latency and sampling compensation in mixed-reality-in-the-loop simulations of production systems
(2022)
Ein bedeutsames Phänomen
(2022)
Palliative Care
(2022)
Das Ethik-Café
(2022)
Ethikbildung in der Pflege
(2022)