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In Anbetracht der rasanten Entwicklung im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) gilt es nun jedoch zu evaluieren, inwiefern KI-basierte Anwendungen beitragen können, Studierende noch stärker in die Gestaltung ihrer Lernprozesse einzubeziehen. 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Das Zusammenspiel individueller Planungsstrategien von Mitarbeitenden innerhalb eines Fertigungsprozesses kann sich positiv als auch negativ auf das Erreichen der produktionslogistischen Zielgrößen auswirken. In diesem Beitrag wird eine Variante des Flexible Job Shop Scheduling Problems vorgestellt, welches das Entscheidungsverhalten autonomer Arbeitspersonen bezüglich der Bearbeitungsreihenfolgebildung berücksichtigt. Weiterhin wird die Ableitung arbeitsorganisatorischer Gestaltungsempfehlungen durch die Analyse individueller Planungsstrategien von Arbeitspersonen mittels Methoden der erklärbaren künstlichen Intelligenz demonstriert. Betrachtungsgegenstand der Analyse ist die Entscheidung von Arbeitspersonen, in welcher Reihenfolge sie ihre täglichen Aufgaben abarbeiten. Der Beitrag schließt mit einer Diskussion über die Nutzung der vorgestellten Verfahren zur Ableitung von arbeitsorganisatorischen Gestaltungsempfehlungen."}],"date_updated":"2026-02-10T12:24:29Z","department":[{"_id":"DEP7020"}],"_id":"13350","citation":{"chicago-de":"Herrmann, Jan-Phillip, Sven Tackenberg und Verena Nitsch. 2025. <i>Analyse der Entscheidungsfindung von Fertigungsmitarbeitenden durch erklärbare künstliche Intelligenz zur Ableitung arbeitsorganisatorischer Gestaltungsempfehlungen</i>. Hg. von Gesellschaft für Arbeitswissenschaft e.V. Sankt Augustin. <i>Arbeit 5.0: Menschzentrierte Innovationen für die Zukunft der Arbeit</i>. Sankt Augustin: GfA-Press. doi:<a href=\"https://doi.org/10.61063/FK2025\">10.61063/FK2025</a>, .","chicago":"Herrmann, Jan-Phillip, Sven Tackenberg, and Verena Nitsch. <i>Analyse Der Entscheidungsfindung von Fertigungsmitarbeitenden Durch Erklärbare Künstliche Intelligenz Zur Ableitung Arbeitsorganisatorischer Gestaltungsempfehlungen</i>. Edited by Gesellschaft für Arbeitswissenschaft e.V. Sankt Augustin. <i>Arbeit 5.0: Menschzentrierte Innovationen Für Die Zukunft Der Arbeit</i>. Sankt Augustin: GfA-Press, 2025. <a href=\"https://doi.org/10.61063/FK2025\">https://doi.org/10.61063/FK2025</a>.","mla":"Herrmann, Jan-Phillip, et al. “Analyse Der Entscheidungsfindung von Fertigungsmitarbeitenden Durch Erklärbare Künstliche Intelligenz Zur Ableitung Arbeitsorganisatorischer Gestaltungsempfehlungen.” <i>Arbeit 5.0: Menschzentrierte Innovationen Für Die Zukunft Der Arbeit</i>, edited by Gesellschaft für Arbeitswissenschaft e.V. Sankt Augustin, GfA-Press, 2025, pp. 415–20, <a href=\"https://doi.org/10.61063/FK2025\">https://doi.org/10.61063/FK2025</a>.","van":"Herrmann JP, Tackenberg S, Nitsch V. Analyse der Entscheidungsfindung von Fertigungsmitarbeitenden durch erklärbare künstliche Intelligenz zur Ableitung arbeitsorganisatorischer Gestaltungsempfehlungen. Gesellschaft für Arbeitswissenschaft e.V. Sankt Augustin, editor. 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Dazu werden die Ergebnisse zweier explorativer Studien vorgestellt und die darin identifizierten Potenziale und Herausforderungen für selbstreguliertes Lernen und studentische Partizipation diskutiert.","lang":"eng"}],"date_updated":"2026-10-01T12:35:08Z","issue":"4","language":[{"iso":"ger"}],"type":"scientific_journal_article","status":"public","keyword":["selbstreguliertes Lernen","studentische Partizipation","künstliche Intelligenz in der Hochschullehre","digitale Transformation","technikgestütztes Lehren/Lernen"],"publication_identifier":{"eissn":["2219-6994"]},"title":"Lernen im Beziehungsdreieck von Lehrkraft, Studierenden und KI: Explorative Studien Learning in a partnership triangle of teacher, students and AI: Explorative studies","publication":"Zeitschrift für Hochschulentwicklung","volume":19,"doi":"10.21240/zfhe/19-4/06","place":"Wien","department":[{"_id":"DEP2000"}],"_id":"14084","citation":{"chicago-de":"Go, Stefanie. 2024. 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Kann ein intelligentes Hochschul-Assistenz-System Lehrende für sich begeistern? : Kann ein intelligentes Hochschul-Assistenz-System Lehrende für sich begeistern? <i>  Die Hochschullehre : interdisziplinäre Zeitschrift für Studium und Lehre</i> 26, Nr. 10: 304–318. doi:<a href=\"https://doi.org/10.3278/HSL2426W\">10.3278/HSL2426W</a>, .","havard":"S. Go, Kann ein intelligentes Hochschul-Assistenz-System Lehrende für sich begeistern? : Kann ein intelligentes Hochschul-Assistenz-System Lehrende für sich begeistern?,   Die Hochschullehre : interdisziplinäre Zeitschrift für Studium und Lehre. 26 (2024) 304–318.","ieee":"S. Go, “Kann ein intelligentes Hochschul-Assistenz-System Lehrende für sich begeistern? : Kann ein intelligentes Hochschul-Assistenz-System Lehrende für sich begeistern?,” <i>  Die Hochschullehre : interdisziplinäre Zeitschrift für Studium und Lehre</i>, vol. 26, no. 10, pp. 304–318, 2024, doi: <a href=\"https://doi.org/10.3278/HSL2426W\">10.3278/HSL2426W</a>.","ama":"Go S. Kann ein intelligentes Hochschul-Assistenz-System Lehrende für sich begeistern? : Kann ein intelligentes Hochschul-Assistenz-System Lehrende für sich begeistern? <i>  Die Hochschullehre : interdisziplinäre Zeitschrift für Studium und Lehre</i>. 2024;26(10):304-318. doi:<a href=\"https://doi.org/10.3278/HSL2426W\">10.3278/HSL2426W</a>","chicago":"Go, Stefanie. “Kann ein intelligentes Hochschul-Assistenz-System Lehrende für sich begeistern? : Kann ein intelligentes Hochschul-Assistenz-System Lehrende für sich begeistern?” <i>  Die Hochschullehre : interdisziplinäre Zeitschrift für Studium und Lehre</i> 26, no. 10 (2024): 304–18. <a href=\"https://doi.org/10.3278/HSL2426W\">https://doi.org/10.3278/HSL2426W</a>.","van":"Go S. 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Garrel et al., 2023) und obwohl es Hinweise dafür gibt, dass Bildungstechnologien z. B. Recherche- und Schreibaufgaben effektiv unterstützen können (vgl. Kasneci et al., 2023), beschäftigt Lehrende anhaltend die Frage nach den Bildungszielen, die durch den Einsatz von KIAnwendungen in der Hochschulbildung gefördert werden können. Der vorliegende Beitrag nähert sich dieser Frage vor dem Hintergrund des Bildungsauftrags von Hochschulen an und präsentiert empirische Ergebnisse aus einer halbstrukturierten schriftlichen Expert:innenbefragung, die nach der Methode von Meuser und Nagel (2019) ausgewertet wurde. Dabei gaben 13 Hochschuldidaktiker: innen Einblicke in ihre Haltung und Überzeugungen gegenüber KI-basierten Bildungstechnologien. Deren Einsatz verbinden die Expert:innen u. a. mit dem Potenzial, einen barrierefreien Zugang zum Selbststudium zu schaffen und Lerninhalte so aufzubereiten, dass sie wissenschaftliche Recherchen ermöglichen. Allerdings verstehen sie Lehrende nicht als Adressat:innen dieser Bildungstechnologien\r\n– was auf ein Problem der Medienintegration hindeutet."},{"text":"While studies indicate that many German students are already using AI-based tools for learning purposes\r\n(Garrel et al., 2023), and although there is evidence that educational technologies can support\r\nmany tasks in academia—most prominently, research and writing (Kasneci et al., 2023)—teachers\r\nare still concerned with the question of which educational goals may be promoted through the use of\r\nAI. This article addresses this question by taking the educational mission of universities into account.\r\nIt presents the results of a semi-structured written expert survey, which was evaluated using the\r\nmethod of Meuser and Nagel (2019). Here, 13 experts on higher education provided insights into their\r\nattitudes and convictions regarding AI-based educational technologies. The study shows that although\r\nthe experts associate these technologies with potentials such as barrier-free access to selforganized\r\nlearning, they do not consider teachers to be among the main user groups of AI-based tools\r\nin higher education.","lang":"eng"}],"date_updated":"2026-10-01T12:45:19Z"},{"publication_status":"published","publisher":"Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau, Zentrum für Innovation und Digitalisierung in Studium und Lehre (ZIDiS) ","author":[{"last_name":"Schmohl","first_name":"Tobias","id":"71782","orcid":"https://orcid.org/0000-0002-7043-5582","full_name":"Schmohl, Tobias"},{"first_name":"Stefanie","last_name":"Go","full_name":"Go, Stefanie","id":"81255"}],"language":[{"iso":"ger"}],"type":"book_chapter","date_updated":"2024-05-15T12:31:49Z","abstract":[{"lang":"eng","text":"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."}],"page":"35-45","user_id":"83781","year":"2023","place":"Kaiserslautern-Landau","doi":"https://doi.org/10.25656/01:27948","_id":"11402","quality_controlled":"1","citation":{"ufg":"<b>Schmohl, Tobias/Go, Stefanie</b>: Selbstbildung als Proprium akademischer Didaktik? Ein kritischer Zwischenruf, in: <i>Haberer, Monika/Günther, Dorit/Köhler , Janina (Hgg.)</i>: (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, Kaiserslautern-Landau 2023,  S. 35–45.","chicago-de":"Schmohl, Tobias und Stefanie Go. 2023. Selbstbildung als Proprium akademischer Didaktik? Ein kritischer Zwischenruf. In: <i>(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</i>, hg. von Monika  Haberer, Dorit  Günther, und Janina  Köhler , 35–45. Kaiserslautern-Landau: Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau, Zentrum für Innovation und Digitalisierung in Studium und Lehre (ZIDiS) . doi:<a href=\"https://doi.org/10.25656/01:27948\">https://doi.org/10.25656/01:27948</a>, .","mla":"Schmohl, Tobias, and Stefanie Go. “Selbstbildung als Proprium akademischer Didaktik? Ein kritischer Zwischenruf.” <i>(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</i>, edited by Monika  Haberer et al., Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau, Zentrum für Innovation und Digitalisierung in Studium und Lehre (ZIDiS) , 2023, pp. 35–45, <a href=\"https://doi.org/10.25656/01:27948\">https://doi.org/10.25656/01:27948</a>.","ama":"Schmohl T, Go S. Selbstbildung als Proprium akademischer Didaktik? Ein kritischer Zwischenruf. In: Haberer M, Günther D, Köhler  J, eds. <i>(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</i>. Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau, Zentrum für Innovation und Digitalisierung in Studium und Lehre (ZIDiS) ; 2023:35-45. doi:<a href=\"https://doi.org/10.25656/01:27948\">https://doi.org/10.25656/01:27948</a>","havard":"T. Schmohl, S. Go, Selbstbildung als Proprium akademischer Didaktik? Ein kritischer Zwischenruf, in: M. Haberer, D. Günther, J. Köhler  (Eds.), (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, Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau, Zentrum für Innovation und Digitalisierung in Studium und Lehre (ZIDiS) , Kaiserslautern-Landau, 2023: pp. 35–45.","ieee":"T. Schmohl and S. Go, “Selbstbildung als Proprium akademischer Didaktik? Ein kritischer Zwischenruf,” in <i>(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</i>, M. Haberer, D. Günther, and J. Köhler , Eds. Kaiserslautern-Landau: Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau, Zentrum für Innovation und Digitalisierung in Studium und Lehre (ZIDiS) , 2023, pp. 35–45. doi: <a href=\"https://doi.org/10.25656/01:27948\">https://doi.org/10.25656/01:27948</a>.","din1505-2-1":"<span style=\"font-variant:small-caps;\">Schmohl, Tobias</span> ; <span style=\"font-variant:small-caps;\">Go, Stefanie</span>: Selbstbildung als Proprium akademischer Didaktik? Ein kritischer Zwischenruf. In: <span style=\"font-variant:small-caps;\">Haberer, M.</span> ; <span style=\"font-variant:small-caps;\">Günther, D.</span> ; <span style=\"font-variant:small-caps;\">Köhler , J.</span> (Hrsg.): <i>(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</i>. Kaiserslautern-Landau : Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau, Zentrum für Innovation und Digitalisierung in Studium und Lehre (ZIDiS) , 2023, S. 35–45","bjps":"<b>Schmohl T and Go S</b> (2023) Selbstbildung als Proprium akademischer Didaktik? Ein kritischer Zwischenruf. In Haberer M, Günther D and Köhler  J (eds), <i>(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</i>. Kaiserslautern-Landau: Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau, Zentrum für Innovation und Digitalisierung in Studium und Lehre (ZIDiS) , pp. 35–45.","short":"T. Schmohl, S. Go, in: M. Haberer, D. Günther, J. Köhler  (Eds.), (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, Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau, Zentrum für Innovation und Digitalisierung in Studium und Lehre (ZIDiS) , Kaiserslautern-Landau, 2023, pp. 35–45.","apa":"Schmohl, T., &#38; Go, S. (2023). Selbstbildung als Proprium akademischer Didaktik? Ein kritischer Zwischenruf. In M. Haberer, D. Günther, &#38; J. 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Kaiserslautern-Landau: Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau, Zentrum für Innovation und Digitalisierung in Studium und Lehre (ZIDiS) , 2023. <a href=\"https://doi.org/10.25656/01:27948\">https://doi.org/10.25656/01:27948</a>."},"date_created":"2024-04-30T18:11:12Z","department":[{"_id":"DEP2000"}],"editor":[{"first_name":"Monika ","last_name":"Haberer","full_name":"Haberer, Monika "},{"full_name":"Günther, Dorit ","first_name":"Dorit ","last_name":"Günther"},{"last_name":"Köhler ","first_name":"Janina ","full_name":"Köhler , Janina "}],"title":"Selbstbildung als Proprium akademischer Didaktik? Ein kritischer Zwischenruf","status":"public","keyword":["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"],"publication":"(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"},{"language":[{"iso":"eng"}],"type":"conference_editor_article","date_updated":"2024-06-03T12:43:50Z","has_accepted_license":"1","abstract":[{"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":"eng"},{"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. ","lang":"ger"}],"user_id":"83781","page":"4","year":"2023","doi":"10.25656/01:27908","date_created":"2024-04-30T18:22:29Z","_id":"11405","citation":{"mla":"Schmohl, Tobias, et al. “Combining NLP, Speech Recognition, and Indexing. An AI-Based Learning Assistant for Higher Education.” <i>Conference Proceedings. 13th International Conference “The Future of Education”. Hybrid Edition, 29-30 June 2023. Bologna </i>, ?, 2023, p. 4, <a href=\"https://doi.org/10.25656/01:27908\">https://doi.org/10.25656/01:27908</a>.","ama":"Schmohl T, Schelling K, Go S, et al. <i>Combining NLP, Speech Recognition, and Indexing. An AI-Based Learning Assistant for Higher Education</i>. ?; 2023:4. doi:<a href=\"https://doi.org/10.25656/01:27908\">10.25656/01:27908</a>","ieee":"T. Schmohl <i>et al.</i>, <i>Combining NLP, speech recognition, and indexing. An AI-based learning assistant for higher education</i>. ?, 2023, p. 4. doi: <a href=\"https://doi.org/10.25656/01:27908\">10.25656/01:27908</a>.","havard":"T. Schmohl, K. Schelling, S. Go, C. Freier, M. Hunger, F. Hoffmann, A.-K. Helten, F. Richter, Combining NLP, speech recognition, and indexing. 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Bologna </i>. ?, 2023. <a href=\"https://doi.org/10.25656/01:27908\">https://doi.org/10.25656/01:27908</a>.","bjps":"<b>Schmohl T <i>et al.</i></b> (2023) <i>Combining NLP, Speech Recognition, and Indexing. An AI-Based Learning Assistant for Higher Education</i>. ?","short":"T. Schmohl, K. Schelling, S. Go, C. Freier, M. Hunger, F. Hoffmann, A.-K. Helten, F. Richter, Combining NLP, Speech Recognition, and Indexing. 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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":"eng"},{"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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Nachhaltig Arbeiten und Lernen - Analyse und Gestaltung lernförderlicher und nachhaltiger Arbeitssysteme und Arbeits- und Lernprozesse : Dokumentation des 69. Arbeitswissenschaftlichen Kongresses, Hannover, 01.03. bis 03.03.2023. Sankt Augustin: GfA Press; 2023.","chicago":"Harlacher, Markus, Nils Feggeler, and Benedikt Latos. <i>Gestaltung von Eu-Komplexität im Arbeitssystem durch die Einführung Künstlicher Intelligenz</i>. Edited by Rolf Ellegast and Gesellschaft für Arbeitswissenschaft e.V. <i>Nachhaltig Arbeiten und Lernen - Analyse und Gestaltung lernförderlicher und nachhaltiger Arbeitssysteme und Arbeits- und Lernprozesse : Dokumentation des 69. Arbeitswissenschaftlichen Kongresses, Hannover, 01.03. bis 03.03.2023</i>. Sankt Augustin: GfA Press, 2023.","bjps":"<b>Harlacher M, Feggeler N and Latos B</b> (2023) <i>Gestaltung von Eu-Komplexität im Arbeitssystem durch die Einführung Künstlicher Intelligenz</i>, Ellegast R and Gesellschaft für Arbeitswissenschaft e.V. (eds). 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Anschließend wird das Potenzial von KI für die Komplexitätsbeherrschung anhand von 3 Anwendungsfällen aus den Kom-petenzzentren der Arbeitsforschung ‚WIRKsam‘ und ‚Arbeitswelt.Plus‘ dis-kutiert und Maßnahmen zur Gestaltung komplexitätsgerechter Arbeits-systeme abgeleitet.","lang":"ger"}],"date_updated":"2023-11-16T11:35:57Z","user_id":"83780","year":"2023","language":[{"iso":"ger"}],"type":"conference_editor_article","main_file_link":[{"open_access":"1","url":"https://www.arbeitswissenschaft.net/fileadmin/Downloads/Angebote_und_Produkte/Publikationen/GfA_2023_B-4-4_Harlacher_Feggeler_.pdf"}],"publisher":"GfA Press","oa":"1","author":[{"full_name":"Harlacher, Markus","last_name":"Harlacher","first_name":"Markus"},{"first_name":"Nils","last_name":"Feggeler","full_name":"Feggeler, Nils"},{"first_name":"Benedikt","last_name":"Latos","full_name":"Latos, Benedikt","id":"84474"}],"publication_status":"published","conference":{"end_date":"2023-03-03","start_date":"2023-03-01","name":"69. 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Der vorliegende Beitrag stellt ein Forschungsvorhaben über die Vorhersage der Aufgabenauswahl von Arbeitspersonen in der Kleinserien- und Einzelfertigung vor. Es werden die Zielsetzung und Methodik für die Erhebung und Beschreibung von Entscheidungskriterien und -regeln von Arbeitspersonen beschrieben und diskutiert. Zentrale Herausforderung der zu konzipierenden empirischen Studie ist die Erhebung von Daten zum Entscheidungsverhalten mit hoher prädiktiver Validität. Die Daten werden genutzt, um ein KI-gestütztes Simulationsmodell zur Vorhersage der individuellen Aufgabenauswahl zu entwickeln. 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