[{"quality_controlled":"1","publisher":"?","abstract":[{"lang":"eng","text":"This paper presents the ongoing development of HAnS (Hochschul-Assistenz-System), an Intelligent Tutoring System (ITS) designed to support self-directed digital learning in higher education. Initiated by twelve collaborating German universities and research institutes, HAnS is developed 2021–2025 with the goal of utilizing artificial intelligence (AI) and Big Data in academic settings to enhance technology-based learning. The system employs AI for speech recognition and the indexing of existing learning resources, enabling users to search and compile these materials based on various parameters. Here, we provide an overview of the project, showcasing how iterative design and development processes contribute to innovative educational research in the evolving field of AI-based ITS in higher education. Notwithstanding the potential of HAnS, we also deliberate upon the challenges associated with ensuring a suitable dataset for training the AI, refining complex algorithms for personalization, and maintaining data privacy."},{"lang":"ger","text":"In diesem Beitrag wird die laufende Entwicklung von HAnS (Hochschul-Assistenz-System) vorgestellt, einem Intelligenten Tutoring-System (ITS), das selbstgesteuertes digitales Lernen in der Hochschulbildung unterstützen soll. HAnS wurde von zwölf deutschen Hochschulen und Forschungsinstituten initiiert und wird 2021-2025 mit dem Ziel entwickelt, künstliche Intelligenz (KI) und Big Data im akademischen Umfeld zu nutzen, um technologiebasiertes Lernen zu verbessern. Das System nutzt KI für die Spracherkennung und die Indizierung vorhandener Lernressourcen und ermöglicht es den Nutzern, diese Materialien auf der Grundlage verschiedener Parameter zu suchen und zusammenzustellen. Hier geben wir einen Überblick über das Projekt und zeigen, wie iterative Design- und Entwicklungsprozesse zu innovativer Bildungsforschung auf dem sich entwickelnden Gebiet der KI-basierten ITS in der Hochschulbildung beitragen. Ungeachtet des Potenzials von HAnS gehen wir auch auf die Herausforderungen ein, die mit der Sicherstellung eines geeigneten Datensatzes für das Training der KI, der Verfeinerung komplexer Algorithmen für die Personalisierung und der Wahrung des Datenschutzes verbunden sind. 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Initiated by twelve collaborating German universities and research institutes, HAnS is developed 2021–2025 with the goal of utilizing artificial intelligence (AI) and Big Data in academic settings to enhance technology-based learning. The system employs AI for speech recognition and the indexing of existing learning resources, enabling users to search and compile these materials based on various parameters. Here, we provide an overview of the project, showcasing how iterative design and development processes contribute to innovative educational research in the evolving field of AI-based ITS in higher education. Notwithstanding the potential of HAnS, we also deliberate upon the challenges associated with ensuring a suitable dataset for training the AI, refining complex algorithms for personalization, and maintaining data privacy."},{"text":"In diesem Beitrag wird die laufende Entwicklung von HAnS (Hochschul-Assistenz-System) vorgestellt, einem Intelligenten Tutoring-System (ITS), das selbstgesteuertes digitales Lernen in der Hochschulbildung unterstützen soll. HAnS wurde von zwölf deutschen Hochschulen und Forschungsinstituten initiiert und wird 2021-2025 mit dem Ziel entwickelt, künstliche Intelligenz (KI) und Big Data im akademischen Umfeld zu nutzen, um technologiebasiertes Lernen zu verbessern. Das System nutzt KI für die Spracherkennung und die Indizierung vorhandener Lernressourcen und ermöglicht es den Nutzern, diese Materialien auf der Grundlage verschiedener Parameter zu suchen und zusammenzustellen. Hier geben wir einen Überblick über das Projekt und zeigen, wie iterative Design- und Entwicklungsprozesse zu innovativer Bildungsforschung auf dem sich entwickelnden Gebiet der KI-basierten ITS in der Hochschulbildung beitragen. Ungeachtet des Potenzials von HAnS gehen wir auch auf die Herausforderungen ein, die mit der Sicherstellung eines geeigneten Datensatzes für das Training der KI, der Verfeinerung komplexer Algorithmen für die Personalisierung und der Wahrung des Datenschutzes verbunden sind. (Autor)","lang":"ger"}],"status":"public","quality_controlled":"1","publisher":"Filodiritto Editore","title":"Combining NLP, Speech Recognition, and Indexing","publication_status":"published","citation":{"van":"Helten AK, Schmohl T, Schelling K, Go S, Freier C, Hunger M, et al. Combining NLP, Speech Recognition, and Indexing. In: Conference proceedings 13th international conference “The future of education” Hybrid edition, 29-30 June 2023. 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Kühle, “myField: Ein webbasiertes Partizipations-Tool zur Simulation und Eigenabschätzung nachbarschaftlicher Energie- und Umweltschutzvorhaben,” in <i>Flächennutzungsmonitoring XIII: Flächenpolitik - Konzepte - Analysen - Tools</i>, vol. 79, Berlin: Rhombos-Verlag, 2021, pp. 293–302. doi: <a href=\"https://doi.org/10.26084/13dfns-p027\">https://doi.org/10.26084/13dfns-p027</a>.","ufg":"<b>Dally, Benjamin u. a.</b>: myField: Ein webbasiertes Partizipations-Tool zur Simulation und Eigenabschätzung nachbarschaftlicher Energie- und Umweltschutzvorhaben, in: o. Hg.: Flächennutzungsmonitoring XIII: Flächenpolitik - Konzepte - Analysen - Tools, Bd. 79, Berlin 2021 (IÖR Schriften),  S. 293–302.","mla":"Dally, Benjamin, et al. “myField: Ein webbasiertes Partizipations-Tool zur Simulation und Eigenabschätzung nachbarschaftlicher Energie- und Umweltschutzvorhaben.” <i>Flächennutzungsmonitoring XIII: Flächenpolitik - Konzepte - Analysen - Tools</i>, vol. 79, Rhombos-Verlag, 2021, pp. 293–302, <a href=\"https://doi.org/10.26084/13dfns-p027\">https://doi.org/10.26084/13dfns-p027</a>.","havard":"B. 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Dresdner Flächennutzungssymposium"},"abstract":[{"lang":"eng","text":"Die Energiewende und die Erreichung der politisch formulierten und gesellschaftlich gewollten Umweltschutzziele bedarf zukunftstauglicher Planungswerkzeuge, die sowohl die übergeordnete Verwaltungsperspektive als auch die Perspektive der individuellen Nachbarschaften vor Ort berücksichtigen. Im Idealfall sollten diese beiden Perspektiven zu einem gemeinsamen Interessenmanagement zusammengeführt werden. Folglich stellen der Informationserwerb und das Erlernen der relevanten Zusammenhänge und Wechselwirkungen entscheidende Faktoren zum Gelingen dieses Transformationsprozesses dar. Das webbasierte Tool myField soll es den Bürger*innen ermöglichen, im persönlichen Wohnumfeld projektorientierte Maßnahmen zur Erzeugung umweltschutzorientierter Energievorhaben zu projektieren und durch Simulations- und Eigenabschätzungsverfahren eine Optimierung solcher Projektideen vorzunehmen. myField bietet neben der computerspiel-ähnlichen 3D-Welt zusätzlich eine Cloud-Plattform zur Kommunikation kollaborativer Ideen und zur Vernetzung zwischen den Akteur*innen. myField wurde vom Forschungsschwerpunkt nextPlace der Technischen Hochschule Ostwestfalen-Lippe in Kooperation mit der Arbeitsgruppe GIS des Geografischen Instituts der Universität Bonn als interaktive Softwareapplikation auf Basis der Gaming-Engine Unity3D entwickelt. Die ersten Arbeitsschritte beinhalteten Literatur- und Software-Recherchen zur inhaltlichen Positionierung. Die Kernarbeit bestand aus der Programmierung des Software-Prototypen und der Implementierung amtlicher Geodateninfrastrukturen. 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Das Fehlen von visueller oder akustischer Rückmeldung der Zuhörerschaft ist gewöhnungsbedürftig und muss über ein gut ausgewogenes akustisches Format mit visuellen Elementen kompensiert werden. eTutorien stellen damit eine sinnvolle Ergänzung des klassischen Tutoriums dar. Der Bedarf von nicht-digitalen Ergänzungsveranstaltungen wie z. B. Übungsgruppen und Präsenztutorien ist aber weiterhin gegeben. "}],"department":[{"_id":"DEP1514"}],"editor":[{"full_name":"Schmohl, Tobias","id":"71782","first_name":"Tobias","last_name":"Schmohl"},{"first_name":"Dennis","last_name":"Schäffer","id":"58926","full_name":"Schäffer, Dennis"}],"date_updated":"2023-03-15T13:50:08Z","edition":"2. 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