Im Forschungsschwerpunkt «Digitales Lernen» gestalten, pilotieren und evaluieren wir innovative, digitale Lernanwendungen. Unser Ziel ist es, dem Lernenden eine individualisierte Lernumgebung für ihren/seinen persönlichen Lernprozess zu ermöglichen - wo, wann und wie sie/er möchte. Wir unterstützen dabei die menschliche Lehrperson, um dem Lernenden vor allem in Massen- und Distanz-Lehr-Lern-Szenarien skalierte individuelle Lernerfahrungen zu bieten. Damit können sowohl der Lernprozess wie der Lernerfolg nachhaltig gesteigert werden . Die von uns entwickelten Lehr-Lernkonzepte werden nicht nur in der internationalen Hochschullehre eingesetzt, sondern auch in Unternehmen angewendet.
Dieses Projekt fördert eine noch nie dagewesene Lernerfahrung für Weiterbildende, welche mit Hilfe einer Plattform nach dem Modell der Kreislaufwirtschaft ganzheitlich unterstützt werden sollen. Die Ziele dieses Projekts sind unter anderem die Förderung des aktuellen und mittelfristigen Qualifikationsbedarfs, die volle Ausschöpfung des Kompetenzportfolios des*r Weiterbildenden, das mit Hilfe eines kontinuierlichen Abgleichs von individuellem Qualifikationsbedarf und Weiterbildungsmöglichkeiten realisiert wird, sowie die Unterstützung der individuellen Kompetenzentwicklung durch einen digitalen Coach. Das Projekt ist auf dreieinhalb Jahre ausgerichtet mit Beginn im Februar 2022 und Fertigstellung im Sommer 2025.
Ansprechperson
Dr. Roman Rietsche
Gefördert durch
Innosuisse Flagship
Das Ziel des Projekts ist die Durchführung eines Experiments, das messen soll, wie Menschen in agilen Arbeitssituationen Feedback verarbeiten. Im Weiteren wird ein d IT-Tool entwickelt, welches individualisierte Verbesserungsvorschläge beim Schreiben von Feedback gibt.
Ansprechperson
Dr. Roman Rietsche
Gefördert durch
SNF (DocMobility)
LOOM (Learning Objective and Outcome Manager) ist ein IT-Tool welches durch den Einsatz von modernsten Text-Mining Algorithmen und Computer basiertes Assessment, Studierenden semesterbegleitendes Feedback ermöglicht. Dies unterstützt die nachhaltige Entwicklung von Skills und meta-kognitiven Fähigkeiten wie selbst-reguliertes lernen.
Ansprechperson
Dr. Roman Rietsche
Gefördert durch
GFF
Unser IT-Tool "ArgueLearn" bietet eine individuelle Schreibunterstützung basierend auf Techniken des Maschinellen Lernens und Natural Language Processing mit dem Ziel, die Argumentationsfähigkeiten von Studierenden in Massen- und Distanzlehrveranstaltungen zu verbessern.
Ansprechperson
Thiemo Wambsganss
Gefördert durch
SNF