Programm

Storytelling für den Podcast Frühe Bildung – Johanna Quiring

Exhibiting Planetary Health- Von der Forschung zur Ausstellung – Monica Déchène

[Pheno]Plasticity: Kunst als Brücke in der Wissenschaftskommunikation – Bettina Rohr

Telling the invisible: a comic book to explore the world of bacteria – Christèle Aubry

Edutainment-Videos auf Tiktok - Dialektforschung leicht verständlich – Nadja Gmür

Wissenschaftsbotschafter/innen: Schulen als Begegnungsräume – Petra Siegele

Turning Science into Art: 3-Day Film-Making Magic for all ages – Kerstin Preuschoff

SDGs mittels Rollenspiele greifbar machen – Ilaria Brunetti

Wissenschaftskommunikation im Schulzimmer mit Simulationsspielen – Oliver Süess

Dans ce workshop interactif, nous présentons deux projets de jeux collaboratifs en réalité virtuelle : Le Serviteur de la Rédemption, conçu pour la Valais Wallis Time Machine, et Electron, développé avec le soutien de la Fondation Gebert Rüf et de l’écosystème Energypolis.

Am besten verstehen wir die Naturwissenschaften (NW), wenn wir sie selbst betreiben, wenn wir sie durch Greifen – Engage! – begreifen. Besondere Vorsicht – Attention! – ist bei zahlengetriebenen NW geboten. Zahlen sind uns vertraut; gerade deshalb täuschen sie leicht Wahrheit vor. Kann es einen richtigen Messwert geben, wenn ihm unzählige falsche gegenüberstehen? 

AI-Images for Science: Driving Change or Sparking Resistance? – Fabienne Bünzli

What makes a science infographic effective? – Marcel Jansen

Beyond Aesthetics: Accurate and accessible colour use – Fabio Crameri

Supercomputing & Speculative Design - Spatial Immersion in Complexity – Sophie Falkeis

Water Audio Stories – Evgenia Tsianou

Wenn Schnabeligel Stinkbomben-Eier legen – Pia Viviani

Storytelling in den Naturwissenschaften, deren Modellen und Theorien – Alfred Steinbach

Zukunfts(K)reise – Wenn Forschung und Kinderfantasien verschmelzen – Harald Desing

Jeunes publics et sujets sensibles. Quelles solutions? – Géraldine Delley, Virginie Galbarini

Our interactive workshop explores how AI tools (chatGPT, midjorney) can support the creation of compelling, accurate scientific visuals—from journal covers to graphical abstracts. 

Viele von uns sind bestimmt schon mit wissenschaftskritischen Argumenten konfrontiert worden. Wie reagieren wir auf faktenfremde Diskussionen? Können wir sachlich bleiben und unser Wissen logisch herleiten?