Projektfonds 2024: Vom portablen Hörsaal-Labor bis zum automatisierten Übungsbeispiel-Generator

Seit 2020 wird der Projektfonds einmal jährlich ausgeschrieben. Bereits damals zeigte sich, dass in der Lehre viele Ideen vorhanden sind, die mit einem begrenzten Budget umgesetzt werden und einen großen Nutzen haben können. Der Ideen-Fundus wuchs zwischen 2020 und der 5. Ausschreibung 2024 deutlich an: Wurden im ersten Jahr noch 19 Einreichungen gezählt, waren es 2024 bereits 34. Über 300.000 € an Förderungen wurden in den ersten 5 Jahren ausgeschüttet.

Bis zu 7.500 € pro Projekt bei einem Gesamtfördervolumen von 75.000 € konnten 2024 angesucht werden. 

Eine kompetitive Ausschreibung bedeutet gleichzeitig, dass bei einer entsprechenden Menge an Einreichungen nur begrenzt viele gefördert werden können. Welche Ansuchen überzeugten in diesem Durchgang die Auswahlkommission, bestehend aus dem Vizerektor für Lehre, Stefan Vorbach, und Mitgliedern der Steuerungsgruppe Didaktik, besetzt aus Vertreter*innen der Organisationseinheiten vom Vizerektorat Lehre, besonders? Wir stellen Ihnen die Projekte vor.

Grob unterteilt werden können die Förderungen 2024 in Ansätze, die die aktive KI-Auseinandersetzung Studierender, Software- oder Hardwarelösungen und die Anpassung/Erneuerung von Lehrkonzepten (z. B. Erarbeitung neuer Übungsbeispiele) betreffen. Die Gewinner*innen sind nachfolgend pro Kapitel in alphabetischer Reihenfolge angeordnet.

Umgang mit und Einsatz von KI in der Lehre

Christopher Albert, LV „Programmieren in der Physik“: Durch Finanzierung eines studentischen Mitarbeiters und von leistungsstarker Hardware soll eine „benutzerfreundliche AI-Code-Assistent-Lösung auf Basis von Large Language Models“ (Zitat aus dem Projektfondsantrag) geschaffen werden. Studierende sollen KI demnach ganz bewusst für das Coding selbst und die Fehlersuche in Codes verwenden. So wird erlernt, wie KI gewinnbringend im Bereich des Programmierens eingesetzt werden kann. Hervorzuheben ist außerdem, dass die genutzte Lernplattform, die entwickelten Plug-Ins und Inhaltspublikationen als Creative Commons frei verfügbar gemacht werden.

Florian Unger, LV „Datenstrukturen und Algorithmen 1“ und „Theoretische Informatik“: Wann und wie stoßen LLMs an ihre Grenzen? Die Sichtweisen von Studierenden und Forschenden scheinen hier auseinanderzugehen. Diskussionen in Lehrveranstaltungen erwecken laut Florian Unger den Verdacht, dass von Studierendenseite mitunter davon ausgegangen wird, dass KI Übungsaufgaben bequem erledigen könne und Eigenleistungen zunehmend obsolet werden. Deshalb sollen künftige Aufgabenstellungen, die unter Mithilfe von studentischen Mitarbeiter*innen mit ChatGPT oder vergleichbaren Systemen erstellt werden, die Auseinandersetzung mit LLMs fördern. Beispielhaft müssen Studierende LLM-generierte Antworten als solche identifizieren oder bestehende, von LLMs lösbare Aufgaben so umwandeln, dass sie am Ende nicht mehr durch diese lösbar sind.

KI im Studium nicht verbieten, sondern durch den gezielten Einsatz Möglichkeiten und Grenzen aufzeigen: So lautet die Devise der beiden Projektfonds-Einreichungen 2024, die sich mit dem Thema beschäftigen.

Softwarelösungen

Domenik Kaever, LV „Ausgewählte Kapitel der Technischen Logistik“: Fahrerlose Transportsysteme sind aus der Logistik nicht mehr wegzudenken. Mit der über den Projektfonds geförderten Anschaffung des "Edddison"-Demonstrators haben Studierende künftig die Möglichkeit, in den Digitalen Zwilling von Logistiksystemen einzutauchen und den Effekt von Optimierungen räumlich zu erleben. In Verbindung mit einem Kamera- und Projektionssystem, mit selbst gefertigten Bauteilen aus dem 3D-Drucker und Anbauteilen aus Holz als neuer, innovativer Werkstoff für den Bau von nachhaltigen Prüfständen können Studierende bspw. virtuell in den Betrieb eines Paketverteilzentrums eintauchen und bei der Sortierung der Pakete durch Mensch und Maschine zusehen. Diese zusätzliche Dimension des Digitalen Zwillings ermöglicht spielerisch den Zugang zu komplexen Logistiksystemen. Die interaktive 3D-Anwendung kann dabei ohne jegliche Programmierkenntnisse genutzt werden, was gleichfalls den spielerischen Einsatz im MINKT-Labor für Kinder und Jugendliche ermöglicht.

Yannic Maus und Birgit Vogtenhuber, LV „Entwurf und Analyse von Algorithmen”: Mit voranschreitender Lehrveranstaltungsdauer erhöht sich mitunter die Komplexität der Inhalte. Yannic Maus und Birgit Vogtenhuber unterteilen die Übungsaufgaben zur Analyse und Entwicklung von Algorithmen in ihrer VU daher in drei Level mit ansteigendem Komplexitätsgrad. Als Reaktion auf Lehrveranstaltungs-Evaluierungen wird ein verstärkter Fokus auf grundlegende Level 1-Beispiele gelegt, um Studierenden eine fundierte Basis für die Lösung komplexerer Level 2- und Level 3-Beispiele zu vermitteln. Mit Unterstützung durch eine*n studentische*n Mitarbeiter*in wird eine TeachCenter-Lösung programmiert, die automatisierte Level 1-Beispiele erzeugt, Lösungen von Studierenden autonom bewertet und Feedback dazu gibt.

Thomas Wedenig, LV „Machine Learning 1”: Bisher wurden die Ergebnisse der Aufgabenstellungen in der Übung anhand eines Reports und des zugrundeliegenden Python-Codes diskutiert. Mit Unterstützung eines*einer studentischen Mitarbeiter*in wird ein Testsystem samt Leaderbord entwickelt, über das Studierende die Lösungen ihrer Machine Learning-Modelle anonymisiert mit denen von Kommiliton*innen vergleichen können. Einerseits wird mit dem Testsystem eine zusätzliche Feedbackschleife geschaffen, das den Teilnehmenden im Finden und Verfeinern von Lösungsstrategien hilft. Andererseits soll das Gamification-Element des Leaderbords Motivation und Engagement der Studierenden befördern.

Hardwarelösungen

Katrin Ellermann, LV „Mehrkörperdynamik“ und „Mechatronische Systeme“: In der Mehrkörperdynamik lernen Studierende, die Bewegungen von mechanischen Mechanismen und Fahrzeugen zu modellieren und am Computer zu simulieren. Doch was nützen die schönsten Simulationsergebnisse, wenn diese nicht in der Praxis überprüft werden können? Mehrere Mechanismen wurden daher als 3D-Druck erstellt und mit Sensoren versehen. Somit können die Bewegungen eines einfachen realen Versuchsaufbaus mit den eigenen Simulationsergebnissen abgeglichen werden. Die Versuche sind dabei dennoch so einfach gehalten, sodass interessierte Studierende die Versuche sogar leicht und kostengünstig nachbauen können. In „Mechatronische Systeme“ (VO) erhalten Studierende in Kleingruppen mit den Investitionen die Möglichkeit, eigene Experimente auf freiwilliger Basis durchzuführen und z. B. die Auswirkung eines Sensorenwechsels zu überprüfen, was sonst ausschließlich durch die Lehrenden vorgeführt wurde. Neben personeller Unterstützung bei der Vorbereitung werden für diverse Versuchsanordnungen Raspberry Pis, Arduinos und Sensoren angeschafft und es wird auf 3D-gedruckte Hardware zurückgegriffen.

Jan Carsten Hansen und Christoph Maier, LV „Elektronische Schaltungstechnik 2“: In der VO werden Versuche von den Lehrenden üblicherweise aufgebaut und vorgeführt. Damit soll der praktische Aspekt elektronischer Schaltungen vermittelt werden. Zur effizienteren Gestaltung soll ein portables Hörsaallabor mit den wichtigsten elektronischen Geräten (z. B. Oszilloskop, Funktionsgenerator, Spannungsquelle) geschaffen werden, um Transportzeiten zu verkürzen und die verwendeten Geräte sicherer zu transportieren. Das Labor bietet viel Potential, in weiteren elektrotechnischen Lehrveranstaltungen und ebenso für Veranstaltungen wie den Tag der offenen Tür eingesetzt zu werden. Die integrierte Kamerahaltung ermöglicht darüber hinaus, die entstehenden Videos als Lehr-/Lernmaterialien nachhaltig weiterzuverwenden.

Eva Buchmayer und Philipp Berglez, LV „Navigationssysteme“, „Integrierte Navigation“ und „Selected Topics Navigation“ (geplant): In den Lehrveranstaltungen arbeiten Studierende bereits mit Messdaten und entwickeln Algorithmen zur Positionsbestimmung. Die Ergebnisse sind für die Studierenden oft schwierig zu interpretieren und zu validieren, wenn es keine präzise Referenz gibt, mit der die eigene Lösung verglichen werden kann. Nun wird ein kamerabasiertes Trackingsystem verwendet, welches exakte Referenzdaten (Position und Orientierung) für die Indoor-Positionierung liefert. Das ermöglicht tiefgreifendere Analysen für Studierende und wertet gleichzeitig die Erklärbarkeit und Aussagekraft der Ergebnisse auf.

Markus Schuss, LV „Microcrontroller“: In Übungen mit hohen Studierendenzahlen kann es herausfordernd sein, für alle Teilnehmenden ausreichend Zeit und Material zur eigenständigen Übungsdurchführung bereitzustellen. In der UE „Microcontroller“ wurden zu diesem Zweck zuletzt Onlinesimulationen genutzt. Um Mikrokontroller tatsächlich greifbar für Studierende zu machen, wird mit Projektfonds-Geldern eine Hardwareplattform etabliert, um jeden*jeder Studierenden je ein Set (bestehend aus Entwicklungsboard, Debugger, Sensoren und Aktuatoren) für die Übungsdurchführung von zu Hause aus bereitzustellen.

Lehrkonzeptadaptionen und -Erneuerungen

Clemens Faustmann, Stefan Kollegger, Philipp Kranabitl und Michael Bader, LV „Maschinenelemente I“ und „Maschinenelemente II“: Das Zusammenstellen von Prüfungen, die wie im Falle von „Maschinenelemente“ z. B. Wissensfragen, Rechenbeispiele, Skizzieraufgaben und Bildinterpretationen beinhalten können, ist ein aufwendiger Prozess. Dieses Lehrendenteam hat daher in den letzten Jahren eine Prüfungsfragensammlung erarbeitet, die im TeachCenter über den „Exam Printer“ verwaltet werden und am Ende auf Knopfdruck eine Prüfung ausgeben kann. Das Plug-In kann TU Graz-weit von allen Lehrenden genutzt werden. Um eine qualitätsgesicherte, breite Nutzung der Prüfungsfragen im Maschinenbau sicherzustellen, werden mit studentischer Personalunterstützung Guidelines zur Prüfungserstellung erarbeitet, welche sicherstellen, dass die aus dem System generierten Prüfungen ein „notwendiges Maß an Variabilität aufweisen und gleichzeitig einen vergleichbaren Umfang und Schwierigkeitsgrad aufweisen“ (Zitat aus dem Projektfondsantrag).

Christian Landschützer und Stefan Radl, LV „MB-Grundausbildung VT I+II“, „Apparatebau Grundlagen“ (VO/UE) und „Stoffübertragung“: Fünf verschiedene Lehrveranstaltungen, ein einheitlicher roter Faden: Dieses Konzept erproben Christian Landschützer und Stefan Radl. Für die Auslegung und den Betrieb eines Rührwerks, wie es bspw. für den Betrieb eines Bioreaktors notwendig ist, werden die maschinenbaulichen Grundlagen in „MB-Grundlagenausbildung VT I“ gelegt, die mechanische Auslegung (Festigkeit, Schwingungen) und Skills im Digital Engineering in „MB-Grundlagenausbildung VT II“ erarbeitet, die verfahrenstechnische Auslegung (Auswahl, Strömungsbild) in „Apparatebau Grundlagen“, und der tatsächliche Betrieb in der Laborübung "Stoffübertragung" durchexerziert. Jede*r Studierende*r nimmt seine*ihre jeweiligen Auslegungen in die Folge-Lehrveranstaltungen mit. Neben der Lehrkonzeptadaption werden CAD/CAE, eine Simulations-, eine Visualisierungssoftware und ein 3D-Drucker neu eingesetzt, mit dem am Ende das Rührwerk gedruckt und in einem Experiment genutzt wird.

Michael Lang, LV „Thermodynamik“ (VO/UE/Tutorium/Repetitorium): Zur Erhöhung des Praxisanteils wird über den Frontalvortrag und den rechnerischen Anwendungsteil hinaus der praktische Versuch in die Lehrveranstaltungen eingebunden, indem thermodynamische Lehrmittel zur Visualisierung der gezeigten Theorien eingebunden werden. Konkret werden neben personeller Unterstützung ein Laptop zur Analyse/Simulation und Versuchsaufbauten (z. B. Halbzeug, Sensoren, Fittings) benötigt, um Themengebiete zu identifizieren, geeignete Versuche zu konzeptionieren, Versuchsaufbauten zu planen/bauen und begleitende thermodynamische Simulationen sowie Dokumentationen und Lehrkonzepte dazu zu erstellen.

Thorsten Ruprechter und Helmut Leitner, LV „Informatik BW“: Programmieren ist im Bachelorstudium Bauingenieurwissenschaften und Wirtschaftsingenieurwesen kein Hauptbestandteil des Studiums, wird in der StEOP-LV „Informatik BW“ aber forciert. Um die Motivation von nicht-Informatik-Studierenden zu gewährleisten, werden praktisch anwendbare Inhalte bereitgestellt, mit denen sich auch diese Zielgruppe im Kontext ihres Fachbereichs identifizieren kann. In den letzten Jahren wurde ein über data.gv.at frei verfügbarer Datensatz zur Kostenberechnung von Sanierung, Neubau und Renovierung von Gebäuden an Vorarlberger Landesstraßen genutzt. Der in die Jahre gekommene Datensatz soll mit einem neuen, der über die nächsten Jahre verwendet werden kann, ersetzt und die Aufgabenstellungen mit Hilfe eines*einer Studienassistent*in dementsprechend ganz neu ausgearbeitet werden. Testcases und Musterlösungen werden ebenso erarbeitet.

Barbara Schuppler, Martin Hagmüller und Franz Pernkopf, LV „Speaking and Listening Machines“: Die im Sommersemester 2025 erstmals durchgeführte Laborübung setzt sich mit praxisrelevanten Fragestellungen auseinander: Wie kann ein sozialer Roboter nicht nur verständlich sprechen, sondern auch natürlich klingen? Wie können Maschinen mit Sprache umgehen, die im Dialekt oder nicht in der Muttersprache gesprochen wird? Wie können Maschinen mit Sprache umgehen, die in einer lauten Umgebung gesprochen wird, z. B. in einer Bar oder in der Mensa? Wie können Maschinen mit mehreren Gesprächspartner*innen umgehen, z. B. in einer Besprechung oder in einem Hörsaal? In sechs Nachmittagen sammeln Studierende mittels Experimenten Daten, um dem nachzugehen. Zur Vorbereitung der Lehr-/Lernmaterialien für die erstmalige Durchführung der Laborübung wird mit Projektfonds-Mitteln auf den Einsatz studentischer Mitarbeiter*innen zurückgegriffen.

In den ersten 5 Jahren des Projektfonds Lehre konnten Gesamtinvestitionen von über 300.000 € unterstützt werden. Für größere Anschaffungen gab es in den letzten Jahren zudem zwei Lehrinfrastruktur-Ausschreibungen.

Nächste Ausschreibungsrunde

Weitere Foto- und Videoeinblicke finden Sie in der TU Graz cloud hinterlegt. Die über 30 Einreichungen und 14 dargestellten Gewinner*innen zeigen stellvertretend auf, wie vielfältig und kreativ die Lehre an der TU Graz gestaltet wird. Neuerungen in und Adaptionen der eigenen Lehrveranstaltungen stehen bei vielen Lehrenden auf der Tagesordnung. Der Projektfonds hat zum Ziel, diese Denkprozesse anzustoßen und die Durchführung schließlich mit finanziellen Ressourcen (leichter) möglich zu machen.
Die nächste Chance bietet sich zwischen Anfang März und Mitte April 2025 im Zuge einer weiteren Ausschreibungsrunde. Bedienstete der TU Graz finden dazu alle Infos im Intranet TU4U!