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The Rector’s Impulse Fund

Ziel

Ziel ist es innovative Kurzzeitprojekte zu unterstützen, welche den Unterricht anregen und verbessern.

In den Jahren 2024/2025 wird der Einsatz des Moodle-Fragetyps STACK an der gesamten ETH gefördert. Dies wird unsere Dozierenden dabei unterstützen, während des Semesters effizienter Feedback zu geben (formative Beurteilung) und die Belastung durch die Benotung in der Prüfungssession zu verringern (summative Beurteilung). Besonderes Augenmerk wird auf Servicelehre mit hohen Studierendenzahlen gelegt, die in der Mathematik oder in angewandten Fächern Berechnungen verwenden: STACK kann mit Zahlen, Formeln, Einheiten und signifikanten Zahlen umgehen! 

Die Ausschreibung mit den Bedigungen und Kriterien sind Download hier (PDF, 132 KB) verfügbar. 

Die Eingabefrist ist am 31. Dezember 2024 an .

Bei Fragen können Sie sich an die Projektleiterin Meike Akveld richten: .

 

Adrian Weiss
«Das Aufspüren von Ideen für Innovationen ist anspruchsvoll. Ich freue mich, durch den Rector’s Impulse Fund zukunftsweisende Impulse und Visionen unterstützen zu können.»
Adrian Weiss
Adrian Weiss

Neben seiner Stiftung zur Förderung der Foschung an Hoch- und Fachhochschulen bietet Adrian Weiss dem Rektor Günther Dissertori mit einer jährlichen Donation die Möglichkeit, innovative Lehrprojekte unkompliziert zu unterstützen.

Geförderte Projekte in vergangenen Förderperioden

Vergrösserte Ansicht: Historischer Buchausschnitt und JuypterNotebook für die Texterkennung
Mit den Juypter Notebooks können die Studierenden unter anderem die Texterfassung aus eingescannten historischen Dokumenten im Detail nachvollziehen und anpassen.

Digitale Methoden in der Lehre der Architekturgeschichte. Prof. Dr. Maarten Delbeke, Dr. Olya Nikolaeva, D-ARCH. Die mit den Fördergeldern implementierten JupyterNotebooks wurden im Basisjahrunterricht eingesetzt, um die Studierenden mit Werkzeugen zur Erschliessung architekturgeschichtlicher Zusammenhänge auf Basis historischer Bild- und Textquellen vertraut zu machen.

Vergrösserte Ansicht: FORESEE Integrierte Entwicklungsumgebung und Embedded Hardware
Die Online Umgebung erlaubt Online Programmierung der Hardware, Monitoring des Hardware-Status und Online Code-Überarbeitung und -Feedback

FORESEE: Feedback for Embedded Systems Education Dr. Michele Magno, D-ITET Die vom Center for Project-Based Learning entwickelte, browserbasierte Integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) unterstützt Studierende beim Vertiefen der Fähigkeiten in Programmierung von Embedded Systems. Code-Implementierungen und Interaktionen mit der Hardware können gleichzeitig physisch und online durchgeführt und verfolgt werden. Dadurch ist zeitnahes Feedback durch die Betreuungspersonen bei grossen Studierendenzahlen auch ausserhalb der Laborzeiten möglich.
 

Vergrösserte Ansicht: DynErdeI_Rocktypes_Diagramm
In der Vorlesung zu Gesteinschemie und -entstehung visualisieren Studierende Datensätze mithilfe von JupyterNotebooks aus verschiedenden Erdregionen und vertiefen dabei zusätzlich zum Erwerb von Geologiewissen auch ihre Fähigkeiten in der Programmierung und explorativer Datenanalyse.

"Computational Earth Sciences" Lehre an der ETH und weltweit Prof. Dr. Andreas Fichtner, Dr. Gregory De Souza, D-ERDW. Im BSc-Studiengang Erd- und Klimawissenschaften werden in 2-3 fachspezifischen Fächern pro Semester die Grundlagen von Programmierung und Datenwissenschaften kontinuierlich eingebaut und vertieft. Mit den Fördermitteln wurde die Entwicklung von spezifischen JupyterNotebooks finanziert, welche die niederschwellige Einbettung von aktiven Lehrelementen mit Datenbezug durch eine Vielzahl von Dozierenden im Studiengang und über die ETH hinaus ermöglichen.

Vergrösserte Ansicht: Lernpfade
Aus Vorlesungs-Belegungsdaten lässt sich ermitteln, welche Vorlesungen von den Studierenden einer bestimmten Lehrveranstaltung (mitte) vorgängig (links) bzw. im Nachhinein oder gleichzeitig (rechts) in welcher Häufigkeit (Farbcode) belegt werden. 

Vernetzung von Dozierenden am D-USYS Dr. Barbara Templ, Dr. Anouk N'Guyen, D-USYS In diesem Projekt analysiert und stärkt eine Community Managerin das Netzwerk von Dozierenden mit Forschungs- und Lehrschwerpunkten in Data Science und Machine Learning. Zudem entwickelt sie ein Tool, das Studierenden-Lernpfade visualisiert. Dozierende können so das zu erwartende Vorwissen abschätzen und Studiengänge die Informationen bei der Curriculums- Planung einbeziehen.

Vergrösserte Ansicht: Blattflächenindex einer Wiese im Jahresverlauf
Einlesen, Visualisieren (eingefügte Ausschnitte), Interpolieren, Vergleichen und Erklären von zwei Jahresverläufen des Blattflächenindex einer Wiese mittels JupyterNotebook mit R.

Eine Aufgabenbibliothek für den Erwerb von "Computational Competencies" in den Agrarwissenschaften Prof. Dr. Nina Buchmann, Dr. Regine Maier, Dr. Iris Feigenwinter, D-USYS. Das Projekt initiiert den Auf- und Ausbau von forschungsnahen Übungen und Datensätzen in fachlichen Lehrveranstaltungen im Bachelor. JupyterNotebooks und R werden genutzt, um Datensätze aus der jeweiligen Disziplin zu visualisieren, eigene Hypothesen zu bilden und bestehendes fachspezifisches Verständnis zu hinterfragen und weiterzuentwickeln.

Vom Rector's Impulse Fund

  • Maschinelles Lernen für Pharmaziestudierende (D-CHAB)
  • Engineering Desing Optimierung mit maschinellem Lernen (EDO4ML) (D-MAVT)
  • Anwendung von maschinellem Lernen bei der Bewertung von Klimarisiken und Klimaanpassungsoptionen (D-USYS)
  • Datenwissenschaft für Lebensmittelsysteme: Interaktive ML-Tutorials für Lebensmittelwissenschaftler (D-HEST)
  • Quizze in JupyterNotebooks für interaktive Gruppenübungen (D-MAVT)
  • Einbettung von Computational Competencies in die Mathematikausbildung für LifeSciences (D-MATH, Service)

Von innovedum im Rahmen der Fokusthemen "Bildungsmedien für Visualisierung und Simulation" und " überfachliche Kompetenzen":

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