ImRahmen der Ausbildung zum/zur Tutor/in für Robotik- und Technikkurse soll dasoben genannte Seminar angeboten werden. Die Teilnehmenden werden in dieGruppenleitung, Präsentationstechnik und Didaktik eingeführt. Anhand von wissenschaftlichenTheorien werden die Methoden der Didaktik im Hinblick auf z.B. die Gruppendynamikund Gruppenleitung erörtert. Neben den Terminen mit Anwesenheitspflicht sollendie Teilnehmenden in Eigenarbeit beispielhafte Veranstaltungspläne und Aufgabenstellungenentwickeln. In den Präsenzterminen werden die Ausarbeitungen diskutiert.Begleitend werden Hospitationen in bestehenden Robotik- und Technikkursendurchgeführt.
Leistungsnachweis:
tm1845 - Grundlagen der Gruppenleitung und Didaktik am Beispiel von Robotik- und Technikkursen/Tutorenausbildung robotik@TUHH (Seminar)<ul><li>p1191 - Grundlagen der Gruppenleitung und Didaktik am Beispiel von Robotik- und Technikkursen/Tutorenausbildung robotik@TUHH: Referat</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
2
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: ZB Servicebereich Lehre u. Studium (SLS)
beteiligte Institute: ZB Zentrum für Lehre und Lernen (ZLL)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 20
Betreute Abschlussarbeiten
laufende
beendete
2021
Hund, P. (2021). Modellierung eines elektrischen Netzes zur Demonstration des Einflusses von virtueller Trägheit durch umrichterbasierte Energieanlagen.
Hund, P. (2021). Koordinierte Bereitstellung von virtueller Trägheit durch erneuerbare umrichterbasierte Energieanlagen in Verteilnetzen mithilfe von künstlicher Intelligenz.
Möller, P. (2021). Erfassung der Knotenspannung in Niederspannungsnetzen auf Basis von dezentralen Messeinrichtungen mithilfe von Machine learning.
Plant, R. (2021). Estimation of Power System Inertia in an Inverter-Dominated Distribution Grid Using Machine Learning.
2020
Dressel, M. (2020). Modellierung der Zustandsschätzung eines elektrischen Netzes mit Hilfe von Graph neuronalen Netzen.
Schmidt, M. (2020). Vorhersage von zuverlässig bereitstellbarer Regelleistung aus Erneuerbaren Energien mithilfe von neuronalen Netzen.