Herausforderungen und Chancen durch digitale Medien für Menschen mit Lernschwierigkeiten und resultierende Anforderungen an das Bildungssystem

Das partizipative Forschungsprojekt zu Herausforderungen und Chancen durch digitale Medien für Menschen mit Behinderungen wurde im Forschungsbüro Menschenrechte durchgeführt. Die Ergebnisse des Projektes zeigen, vor welchen Herausforderungen Menschen mit Lernschwierigkeiten in Bezug auf digitale Medien stehen, die im Rahmen der Behindertenhilfe tätig sind. Sichtbar wurden mangelnde Bildungsangebote in der aktuellen Lebenssituation aber auch im Kontext der schulischen Bildung, mangelnde Unterstützungsangebote sowie wenig Möglichkeiten, sich mit Chancen der Digitalisierung auseinanderzusetzen. Die befragten Personen nutzen digitale Endgeräte in einem äußerst geringen Ausmaß; knapp 20 % der Personen nutzen kein Endgerät. Auch der Zugang zum Internet ist stark eingeschränkt. Im gegenständlichen Beitrag werden Teilergebnisse veröffentlicht und Konsequenzen für das Bildungssystem, insbesondere für die Volks- und Mittelschulen, abgeleitet. (DIPF/Orig.

Das Forschungszentrum für Inklusive Bildung (FZIB): Inhalte und Perspektiven

Das Forschungszentrum für Inklusive Bildung (FZIB) wurde gegründet, um die Möglichkeiten digitaler Technologien für die Weiterentwicklung eines inklusiven Bildungssystems nutzbar zu machen. Das FZIB ist ein Verbundzentrum dreier Hochschulen (der Universität Graz, der Pädagogischen Hochschule Steiermark und der Privaten Pädagogischen Hochschule Augustinum) und hat in den letzten Jahren seine Expertise in einer Vielzahl an Forschungs- und Entwicklungsprojekten eingebracht. Zentrales Ziel dieser Projekte ist die Entwicklung von Unterrichtsmaterialien für die Individualisierung des Unterrichts sowie die Förderung von Barrierefreiheit und Partizipation. Alle Materialien werden als offene Bildungsressourcen zur Verfügung gestellt

Distanzieren, immunisieren oder weiterentwickeln? Hochschullehre nach Corona

Wenn Dozierende auf Fernunterricht umstellen, im Homeoffice die Nähe-Distanzproblematik lösen, die Tücken der Online-Lehre bewältigen und lange Tage ohne Beziehungen im realen Raum erdulden müssen: die Autor*innen schildern in ihrem Praxisbericht stimmungsvoll, wie sich der Beginn der Covid-19-Krise für Hochschuldozierende anfühlte. (DIPF/Orig.

Learning Analytics for English Language Teaching

In recent times, online learning platforms get more and more attention and the number of collected data is growing. Learning analytics is a valuable opportunity to gain specific information for a better understanding of student's learning behaviour and to improve their learning success. In this work, the collected data of the online learning platform www.more-online.at is analysed and first research results are presented. The main objective is to analyse the usage behaviour over a school year and to show the diffusion of the online platform among provinces in Austria, different school types and other characteristics. Furthermore, the content of the online platform is put under closer examination to enable decisions about the efficiency and effectiveness of different types of exercises

ICT and Assistive Technology in Teachers Education and Training

Abstract. There is a growing recognition that an appropriate up to date preparation of all teachers and other educational personnel working with people with disabilities has to focus on Information and Communication Technologies (ICT) and especially on Assistive Technologies (AT). Numerous activities and projects related to teacher education and training have been performed the last years. Also the field of AT made a lot of efforts to towards training an teaching. Often both fields do their own approach to the topic and do not co-ordinate their activities. In this paper activities will be presented to integrate modules on AT into mainstream teacher training programs. 1

Learning Analytics

Learning Analytic

Deep RL at Scale: Sorting Waste in Office Buildings with a Fleet of Mobile Manipulators

We describe a system for deep reinforcement learning of robotic manipulation skills applied to a large-scale real-world task: sorting recyclables and trash in office buildings. Real-world deployment of deep RL policies requires not only effective training algorithms, but the ability to bootstrap real-world training and enable broad generalization. To this end, our system combines scalable deep RL from real-world data with bootstrapping from training in simulation, and incorporates auxiliary inputs from existing computer vision systems as a way to boost generalization to novel objects, while retaining the benefits of end-to-end training. We analyze the tradeoffs of different design decisions in our system, and present a large-scale empirical validation that includes training on real-world data gathered over the course of 24 months of experimentation, across a fleet of 23 robots in three office buildings, with a total training set of 9527 hours of robotic experience. Our final validation also consists of 4800 evaluation trials across 240 waste station configurations, in order to evaluate in detail the impact of the design decisions in our system, the scaling effects of including more real-world data, and the performance of the method on novel objects. The projects website and videos can be found at \href{http://rl-at-scale.github.io}{rl-at-scale.github.io}.Comment: Published at Robotics: Science and Systems 202