Ressort-Drittmitteldatenbank
Alle ?ffentlich gef?rderten Ressortprojekte von A - Z
Alle Ressortprojekte, d.h. ?ffentlich gef?rderte Drittmittelprojekte u.a. zur Weiterentwicklung der Lehre, des Transfers, der Internationalisierung, der Digitalisierung, der Nachwuchsf?rderung und der Gleichstellung mit Projektstart ab 2024, befinden sich in unserer Ressortdatenbank. Zudem sind die bedeutendsten Ressort-Drittmittelprojekte, die bereits von 2024 begonnen haben, in der neuen Datenbank enthalten. Sie k?nnen nach Stichw?rtern suchen oder Ihre Suche durch das Setzen von Filtern eingrenzen.
Bei Fragen zur Ressort-Drittmitteldatenbank sprechen Sie bitte Doris B¨¹nemann an.
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Ressort
Drittmittelgeber*in
Fakult?t / Gesch?ftsbereich
Laufzeit
- Projektlaufzeit:
- 01.04.2025 - 31.03.2027
- Antragsteller*in:
- Prof. Dr. Kai-Michael Griese
- Drittmittelgeber*in/F?rderlinie:
- Stiftung Innovation in der Hochschullehre - STiL
- Ressort:
- Studium & Lehre
- F?rdersumme:
- € 397.483
- Projektpartner*in intern:
- Prof. Dr. Kim Werner, Prof. Dr. Julius Sch?ning
- Projektzusammenfassung:
Der Klimawandel, insbesondere durch Starkregen, Hitzewellen und St¨¹rme, beeintr?chtigt bereits heute nachhaltig die unternehmerische Wertsch?pfung. Zuk¨¹nftig ist gem?? aktuellen Prognosen mit einer deutlichen Verst?rkung dieser Einfl¨¹sse auf die Wertsch?pfungsprozesse von Unternehmen zu rechnen.
In einem innovativen Projekt setzen wir die Virtuelle Realit?t (VR) ein, um einen interaktiven Erfahrungsraum zu schaffen. Hier werden Studierende der 188ÀºÇò±È·Ö_188±È·ÖÖ±²¥¡ª¼¤ÇéÓ®Ó¯ÖÐ¡Ì Osnabr¨¹ck aktiv in das Erleben der Klimawandelauswirkungen und entsprechender Klimaanpassungsstrategien f¨¹r Unternehmen einbezogen.
Ziel ist es, gemeinsam eine VR-Lehr- und Lernumgebung zu entwickeln, in der die Studierenden spielerisch wichtige Klimaanpassungskompetenzen erwerben k?nnen. Durch virtuelle Rundg?nge in detailreich nachgestalteten Unternehmenswelten f?rdern wir ein vielschichtiges immersives Lernerlebnis. Individuelles Feedback, basierend auf Zielerreichungs-, Text- und KI-Analysen, wird die Studierenden bei ihren Lernprozessen unterst¨¹tzen, indem es sie direkt auf etwaige Fehler hinweist und so eine direkte Verbesserung erm?glicht.
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