[{"_id":"11405","language":[{"iso":"eng"}],"quality_controlled":"1","page":"4","keyword":["Künstliche Intelligenz","Intelligentes Tutorsystem","Adaptiver Unterricht","Lernen","Lehrmaterial","Lernmaterial","Digitale Medien","Hochschule","Hochschulbildung","Deutschland","Selbst gesteuertes Lernen","Technologieunterstütztes Lernen"],"doi":"10.25656/01:27908","date_updated":"2024-06-03T12:43:50Z","department":[{"_id":"DEP1200"},{"_id":"DEP2000"}],"date_created":"2024-04-30T18:22:29Z","user_id":"83781","citation":{"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>","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”. 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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":"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. 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Während im technologischen, bildungswissenschaftlichen und didaktischen Bereich bereits Forschungsergebnisse und auch erste Implementationen vorliegen, ist die Akzeptanzforschung vor allem in Bezug auf die Studierendenperspektive gegenüber KI-Anwendungen noch vergleichsweise gering entwickelt (Kieslich et al., 2019). Der vorliegende Beitrag adressiert diesen »blinden Fleck« anhand einer Übersicht über grundlegende Konzepte und Modelle aus dem Bereich der Akzeptanzforschung. Anhand aktueller KI-Trends werden zunächst allgemeine Überlegungen zur Akzeptanz abgeleitet. Auf Basis theoretischer Grundlagen zum Gegenstand der Akzeptanz, der Exemplifikation an einem Fallbeispiel sowie einer Synopse relevanter Modelle wird anschließend kritisch diskutiert, welche Bedeutung der Akzeptanzforschung zum KI-Einsatz in der Hochschulbildung künftig zugemessen werden kann. 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In order to closely match the ITS's features to the needs and learning habits of students in higher education, the development of this AI-based tutoring system is accompanied by an interdisciplinary team which will continuously re-evaluate and adapt the concept over the course of several DBR cycles. Our goal is to derive implications for the system's technical development by collecting and evaluating educational research data (mixed methods design; primary and secondary research methods)."}],"publication_status":"published","editor":[{"last_name":"Cukurova","full_name":"Cukurova, Mutlu ","first_name":"Mutlu "},{"last_name":"Rummel","first_name":"Nikol ","full_name":"Rummel, Nikol "},{"last_name":"Gillet","full_name":"Gillet, Denis ","first_name":"Denis "},{"full_name":"McLaren, Bruce ","first_name":"Bruce ","last_name":"McLaren"},{"full_name":"Uhomoibhi, James ","first_name":"James ","last_name":"Uhomoibhi"}],"year":"2022","citation":{"havard":"T. Schmohl, K. Schelling, S. Go, K.J. 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