KI4CoLearnET
KI4CoLearnET entwickelt KI-basierte Lernanwendungen, die dir kompetenzorientiertes adaptives Lernen im beruflichen Kontext ermöglichen
Branche: | Energietechnik |
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Ich bin: | Fachkraft |
Level: | Fortgeschrittener |
Sprache: | Deutsch |
Innovationsvorhaben
KI4CoLearnET entwickelt ein Kompetenzmodell, das erstmals in der beruflichen Bildung Digitalisierung und Nachhaltigkeit miteinander verknüpft. Das neuartige Modell bildet die Grundlage für die Entwicklung von KI-basierten Lehr-Lernkonzepten und -angeboten, welche dich als lernende oder lehrende Person in der Energietechnik bei der kompetenzorientierten und adaptiven Weiterbildung unterstützten, individuell und selbstgesteuert zu lernen. Auf Basis des Kompetenzmodells wurden zudem ein KI-Service (Experten-System) und ein Baukastensystem entwickelt. Wenn du in der beruflichen Bildung tätig bist, bietet die Open-Source-IT-Gesamtlösung dir die Möglichkeit zur Nachnutzung der KI-basierten Lernmaterialien und deren Adaption sowie Erweiterung. Um dir einen niederschwelligen Zugang zu geben, unterstützt das Baukastensystem mittels Plugins das LMS Moodle inkl. integriertem H5P-Micro-Trainingssystem.
Bedeutung für die berufliche Weiterbildung
- Nachhaltigkeit und digitalen Transformation werden verschränkt, in betriebliche Kontexte übertragen
- KI-gestützte interaktive Lernanwendungen ermöglichen adaptives Lernen, fördern damit Individualisierungen in Lernprozessen
- Einsatz interaktiver Lernaufgaben motiviert zum Lernen, stärkt die Attraktivität der Weiterbildungsangebote
- Rolle des Ausbildungspersonals als Lernbegleitung wird gestärkt
- Open-Source-Lösungen sichern hohe Transfermöglichkeit für kleine und mittlere Unternehmen
- Erprobung digitaler Anerkennungsnachweise (OpenBadges) ermöglichen Erkenntnisse zu Anforderungen an digitale Standards für kompetenzbasiertes Lernen
Aktuelle Live-Testungen von KI4CoLearnET
KI-unterstütztes Lernen für nachhaltige Entwicklung unter den Bedingungen der digitalen Transformation in der betrieblichen Bildung
Video-Teaser
Länge 1:40 Min.