Learning Analytics, Artificial Intelligence und Data Mining in der Hochschulbildung : Beiträge zur Learning AID 2024 (Zukunft der Hochschule 8) / Herausgegeben:Queckenberg, Robert/ Leschke, Jonas/ Persike, Malte

Learning Analytics, Artificial Intelligence und Data Mining in der Hochschulbildung : Beiträge zur Learning AID 2024 (Zukunft der Hochschule 8) （2025. 240 S. 2 SW-Abb., 20 Farbabb. 225.0 mm）

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Learning Analytics, Artificial Intelligence und Data Mining in der Hochschulbildung : Beiträge zur Learning AID 2024 (Zukunft der Hochschule 8) （2025. 240 S. 2 SW-Abb., 20 Farbabb. 225.0 mm）

Herausgegeben:Queckenberg, Robert/ Leschke, Jonas/ Persike, Malte

ウェブストア価格 ¥9,759（本体¥8,872）
TRANSCRIPT（2025発売）
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製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版
商品コード 9783837675832

Description

(Short description)

Am Puls der Zeit: Wie Künstliche Intelligenz und Learning Analytics die Hochschullehre verbessern kann.

(Text)

Wie kann Künstliche Intelligenz (KI) die Hochschulbildung unterstützen? Welche Rolle spielen Learning Analytics? Und welche Chancen und Risiken birgt ihr Einsatz? Die Beiträger_innen bieten einen Querschnitt über aktuelle Fragen zu didaktischen, rechtlichen, technischen sowie hochschulstrategischen Aspekten rund um den Einsatz von KI in der Hochschule. Sie präsentieren u.a. Praxisbeispiele zum Einsatz generativer KI in Lehrveranstaltungen oder zur Unterstützung von KI-Kompetenzen, aber auch technische Lösungen zur Bereitstellung generativer KI an Hochschulen und berichten über konkrete Ausgestaltungen von Learning Analytics-Systemen, die als Beispiele für die Praxis dienen können.

(Author portrait)

Jonas Leschke ist Leiter der Stabsstelle Strategische Lehrprojekte am Zentrum für Wissenschaftsdidaktik an der Ruhr-Universität Bochum. Dort verantwortet er verschiedene Projekte zu wissenschaftsdidaktischen Themen, wie bspw. Learning Analytics, Künstliche Intelligenz oder Lehrqualifizierung von Hochschulpersonal.

Malte Persike ist wissenschaftlicher Leiter am Center für Lehr- und Lernservices (CLS) der RWTH Aachen University. Er verantwortet und koordiniert das Forschungsprogramm des CLS und beschäftigt sich insbesondere mit der datengestützten Optimierung des Lehrens, Lernens und Prüfens.