@inbook{11402,
  abstract     = {{In diesem Artikel geht es um die Bedeutung von Selbstbildung im Hochschulstudium und wie Studierende ihre Fähigkeit zur Selbstbildung verbessern können. Der Artikel diskutiert verschiedene Lehrmethoden und Initiativen, die dazu beitragen können, die Selbstkompetenzförderung strukturell zu verankern. Es werden auch adaptive, lernzielorientierte Kurse vorgestellt, die den Einsatz von Algorithmen der künstlichen Intelligenz nutzen, um Studierenden hochgradig individualisierte Bildungswege zu ermöglichen. Der Artikel schließt mit einer Diskussion darüber, wie die Hochschuldidaktik dazu beitragen kann, die Selbstbildungskompetenz der Studierenden zu fördern. (Autor); This article is about the importance of self-education in higher education and how students can improve their ability to self-educate. The article discusses various teaching methods and initiatives that can help to structurally embed self-education. It also presents adaptive learning goal-oriented courses that leverage the use of artificial intelligence algorithms to provide students with highly individualized educational pathways. The article concludes with a discussion of how higher education didactics can help promote students’ self-education skills.}},
  author       = {{Schmohl, Tobias and Go, Stefanie}},
  booktitle    = {{(Selbst-)Lernkompetenzen Studierender stärken: Unterstützungsangebote – Beratung – Lernräume. Sammelband zur Fachtagung "(Selbst-)Lernunterstützung an Hochschulen – wieso noch mal?" am 15. und 16.10.2020 an der Technischen Universität Kaiserslautern}},
  editor       = {{Haberer, Monika  and Günther, Dorit  and Köhler , Janina }},
  keywords     = {{Selbstbildung, Studium, Selbstkompetenz, Lehrmethode, Adaptiver Unterricht, Künstliche Intelligenz, Hochschuldidaktik, Lerngegenstand, Wissen, Bildungsbiografie, Hochschule, Student, Self-education, Academic studies, Teaching method, Artificial intelligence, University didactics, Knowledge, School career, Higher education institute, Male student}},
  pages        = {{35--45}},
  publisher    = {{Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau, Zentrum für Innovation und Digitalisierung in Studium und Lehre (ZIDiS) }},
  title        = {{{Selbstbildung als Proprium akademischer Didaktik? Ein kritischer Zwischenruf}}},
  doi          = {{https://doi.org/10.25656/01:27948}},
  year         = {{2023}},
}

@misc{11405,
  abstract     = {{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.}},
  author       = {{Schmohl, Tobias and Schelling, Kathrin and Go, Stefanie and Freier, Carolin and Hunger, Marianne and Hoffmann, Franziska and Helten, Anne-Kathrin and Richter, Florian}},
  booktitle    = {{Conference proceedings. 13th international conference "The future of education". Hybrid edition, 29-30 June 2023. Bologna }},
  isbn         = {{979-12-80225-59-7}},
  issn         = {{2384-9509}},
  keywords     = {{Künstliche Intelligenz, Intelligentes Tutorsystem, Adaptiver Unterricht, Lernen, Lehrmaterial, Lernmaterial, Digitale Medien, Hochschule, Hochschulbildung, Deutschland, Selbst gesteuertes Lernen, Technologieunterstütztes Lernen}},
  location     = {{Bologna}},
  pages        = {{4}},
  publisher    = {{?}},
  title        = {{{Combining NLP, speech recognition, and indexing. An AI-based learning assistant for higher education}}},
  doi          = {{10.25656/01:27908}},
  year         = {{2023}},
}

@inbook{11418,
  abstract     = {{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.}},
  author       = {{Helten, Anne-Kathrin and Schmohl, Tobias and Schelling, Kathrin and Go, Stefanie and Freier, Carolin and Hunger, Marianne and Hoffmann, Franziska and Richter, Florian}},
  booktitle    = {{Conference proceedings. 13th international conference "The future of education". Hybrid edition, 29-30 June 2023}},
  isbn         = {{979-12-80225-59-7}},
  issn         = {{2384-9509}},
  keywords     = {{Künstliche Intelligenz, Intelligentes Tutorsystem, Adaptiver Unterricht, Lernen, Lehrmaterial, Lernmaterial, Digitale Medien, Hochschule, Hochschulbildung, Deutschland, Selbst gesteuertes Lernen, Technologieunterstütztes Lernen}},
  location     = {{Bologna}},
  publisher    = {{Filodiritto Editore}},
  title        = {{{Combining NLP, Speech Recognition, and Indexing}}},
  doi          = {{10.25656/01:27908}},
  year         = {{2023}},
}

@inbook{6850,
  abstract     = {{Dieser Beitrag betrachtet die Konzeption und den Einsatz von eTutorien im Rahmen der Hochschullehre. Dabei wird deutlich, dass eTutorien eine E-Learning-Maßnahme darstellen, die in einem bestimmten Kontext eingesetzt werden kann. Dozenten von digitalen Tutorien müssen sich dabei aber neuen Herausforderungen stellen. 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. }},
  author       = {{von Blanckenburg, Korbinian and Knost, Eike}},
  booktitle    = {{Lehrexperimente der Hochschulbildung- Didaktische Innovationen aus den Fachdisziplinen}},
  editor       = {{Schmohl, Tobias and Schäffer, Dennis}},
  isbn         = {{978-3-7639-6114-6}},
  keywords     = {{E-Learning, Hochschule, Hochschullehre, Virtuelle Hochschule, Visuelles Medium, Lehrveranstaltung, Tutorium, Online-Angebot, Online-Kurs, Virtuelle Lehre, Digitale Medien, Interaktive Medien, Elektronische Medien, Ostwestfalen-Lippe, Deutschland}},
  pages        = {{41--46}},
  publisher    = {{wbv }},
  title        = {{{Einsatz von eTutorien als komplementäre Lehr- und Lernform}}},
  doi          = {{ 10.25656/01:18561}},
  volume       = {{2}},
  year         = {{2019}},
}