---
_id: '11405'
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. '
author:
- first_name: Tobias
full_name: Schmohl, Tobias
id: '71782'
last_name: Schmohl
orcid: https://orcid.org/0000-0002-7043-5582
- first_name: Kathrin
full_name: Schelling, Kathrin
id: '81212'
last_name: Schelling
- first_name: Stefanie
full_name: Go, Stefanie
id: '86007'
last_name: Go
- first_name: Carolin
full_name: Freier, Carolin
last_name: Freier
- first_name: Marianne
full_name: Hunger, Marianne
last_name: Hunger
- first_name: Franziska
full_name: Hoffmann, Franziska
last_name: Hoffmann
- first_name: Anne-Kathrin
full_name: Helten, Anne-Kathrin
last_name: Helten
- first_name: Florian
full_name: Richter, Florian
last_name: Richter
citation:
ama: Schmohl T, Schelling K, Go S, et al. Combining NLP, Speech Recognition,
and Indexing. An AI-Based Learning Assistant for Higher Education. ?; 2023:4.
doi:10.25656/01:27908
apa: Schmohl, T., Schelling, K., Go, S., Freier, C., Hunger, M., Hoffmann, F., Helten,
A.-K., & Richter, F. (2023). Combining NLP, speech recognition, and indexing.
An AI-based learning assistant for higher education. In Conference proceedings.
13th international conference “The future of education”. Hybrid edition, 29-30
June 2023. Bologna (p. 4). ? https://doi.org/10.25656/01:27908
bjps: Schmohl T et al. (2023) Combining NLP, Speech Recognition,
and Indexing. An AI-Based Learning Assistant for Higher Education. ?
chicago: Schmohl, Tobias, Kathrin Schelling, Stefanie Go, Carolin Freier, Marianne
Hunger, Franziska Hoffmann, Anne-Kathrin Helten, and Florian Richter. Combining
NLP, Speech Recognition, and Indexing. An AI-Based Learning Assistant for Higher
Education. Conference Proceedings. 13th International Conference “The Future
of Education”. Hybrid Edition, 29-30 June 2023. Bologna . ?, 2023. https://doi.org/10.25656/01:27908.
chicago-de: Schmohl, Tobias, Kathrin Schelling, Stefanie Go, Carolin Freier, Marianne
Hunger, Franziska Hoffmann, Anne-Kathrin Helten und Florian Richter. 2023. Combining
NLP, speech recognition, and indexing. An AI-based learning assistant for higher
education. Conference proceedings. 13th international conference „The future
of education“. Hybrid edition, 29-30 June 2023. Bologna . ? doi:10.25656/01:27908,
.
din1505-2-1: 'Schmohl, Tobias ; Schelling, Kathrin ; Go,
Stefanie ; Freier, Carolin
; Hunger, Marianne ; Hoffmann,
Franziska ; Helten, Anne-Kathrin
; Richter, Florian: Combining
NLP, speech recognition, and indexing. An AI-based learning assistant for higher
education : ?, 2023'
havard: T. Schmohl, K. Schelling, S. Go, C. Freier, M. Hunger, F. Hoffmann, A.-K.
Helten, F. Richter, Combining NLP, speech recognition, and indexing. An AI-based
learning assistant for higher education, ?, 2023.
ieee: 'T. Schmohl et al., Combining NLP, speech recognition, and indexing.
An AI-based learning assistant for higher education. ?, 2023, p. 4. doi: 10.25656/01:27908.'
mla: Schmohl, Tobias, et al. “Combining NLP, Speech Recognition, and Indexing. An
AI-Based Learning Assistant for Higher Education.” Conference Proceedings.
13th International Conference “The Future of Education”. Hybrid Edition, 29-30
June 2023. Bologna , ?, 2023, p. 4, https://doi.org/10.25656/01:27908.
short: T. Schmohl, K. Schelling, S. Go, C. Freier, M. Hunger, F. Hoffmann, A.-K.
Helten, F. Richter, Combining NLP, Speech Recognition, and Indexing. An AI-Based
Learning Assistant for Higher Education, ?, 2023.
ufg: 'Schmohl, Tobias u. a.: Combining NLP, speech recognition, and indexing.
An AI-based learning assistant for higher education, o. O. 2023.'
van: Schmohl T, Schelling K, Go S, Freier C, Hunger M, Hoffmann F, et al. Combining
NLP, speech recognition, and indexing. An AI-based learning assistant for higher
education. Conference proceedings. 13th international conference “The future of
education”. Hybrid edition, 29-30 June 2023. Bologna . ?; 2023.
conference:
end_date: 2023-06-30
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- Künstliche Intelligenz
- Intelligentes Tutorsystem
- Adaptiver Unterricht
- Lernen
- Lehrmaterial
- Lernmaterial
- Digitale Medien
- Hochschule
- Hochschulbildung
- Deutschland
- Selbst gesteuertes Lernen
- Technologieunterstütztes Lernen
language:
- iso: eng
page: '4'
publication: 'Conference proceedings. 13th international conference "The future of
education". Hybrid edition, 29-30 June 2023. Bologna '
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- 979-12-80225-59-7
issn:
- 2384-9509
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title: Combining NLP, speech recognition, and indexing. An AI-based learning assistant
for higher education
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year: '2023'
...
---
_id: '11408'
abstract:
- lang: ger
text: 'Innovationen in der Hochschulbildung führen nicht per se zu gesteigerter
Nachfrage oder Akzeptanz aufseiten der relevanten Bildungsgruppen (Krone & Pinkl,
2017). Im Fall KI-gestützter Innovationen im Kontext akademischen Lehrens und
Lernens kommt erschwerend hinzu, dass weder Lernende noch Lehrende der Technik
unvoreingenommen begegnen: Vorbehalte gegenüber KI werden hier zu kritischen Erfolgsfaktoren
für die Implementierung innovativer Technologie (Schäfer & Keppler, 2013, S. 5).
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. Der Beitrag
stellt eine Anregung und Orientierung für empirische Untersuchungen dar.'
author:
- first_name: Alice
full_name: Watanabe, Alice
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last_name: Watanabe
- first_name: Tobias
full_name: Schmohl, Tobias
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last_name: Schmohl
orcid: https://orcid.org/0000-0002-7043-5582
- first_name: Kathrin
full_name: Schelling, Kathrin
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last_name: Schelling
citation:
ama: 'Watanabe A, Schmohl T, Schelling K. Akzeptanzforschung zum Einsatz Künstlicher
Intelligenz in der Hochschulbildung : Eine kritische Bestandsaufnahme. In: de
Witt C, Gloerfeld Christina , Wrede Silke Elisabeth , eds. Künstliche Intelligenz
in Der Bildung. Springer Fachmedien Wiesbaden; 2023:263-289. doi:10.1007/978-3-658-40079-8_13'
apa: 'Watanabe, A., Schmohl, T., & Schelling, K. (2023). Akzeptanzforschung
zum Einsatz Künstlicher Intelligenz in der Hochschulbildung : Eine kritische Bestandsaufnahme.
In C. de Witt, Christina Gloerfeld, & Silke Elisabeth Wrede (Eds.), Künstliche
Intelligenz in der Bildung (pp. 263–289). Springer Fachmedien Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-40079-8_13'
bjps: 'Watanabe A, Schmohl T and Schelling K (2023) Akzeptanzforschung Zum
Einsatz Künstlicher Intelligenz in Der Hochschulbildung : Eine Kritische Bestandsaufnahme.
In de Witt C, Gloerfeld Christina and Wrede Silke Elisabeth (eds), Künstliche
Intelligenz in Der Bildung. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, pp.
263–289.'
chicago: 'Watanabe, Alice, Tobias Schmohl, and Kathrin Schelling. “Akzeptanzforschung
Zum Einsatz Künstlicher Intelligenz in Der Hochschulbildung : Eine Kritische Bestandsaufnahme.”
In Künstliche Intelligenz in Der Bildung, edited by Claudia de Witt, Christina Gloerfeld,
and Silke Elisabeth Wrede, 263–89. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden,
2023. https://doi.org/10.1007/978-3-658-40079-8_13.'
chicago-de: 'Watanabe, Alice, Tobias Schmohl und Kathrin Schelling. 2023. Akzeptanzforschung
zum Einsatz Künstlicher Intelligenz in der Hochschulbildung : Eine kritische Bestandsaufnahme.
In: Künstliche Intelligenz in der Bildung, hg. von Claudia de Witt, Christina Gloerfeld,
und Silke Elisabeth Wrede, 263–289. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden.
doi:10.1007/978-3-658-40079-8_13,
.'
din1505-2-1: 'Watanabe, Alice ; Schmohl, Tobias ; Schelling,
Kathrin: Akzeptanzforschung zum Einsatz Künstlicher Intelligenz in der
Hochschulbildung : Eine kritische Bestandsaufnahme. In: de
Witt, C. ; Gloerfeld, Christina
; Wrede, Silke Elisabeth
(Hrsg.): Künstliche Intelligenz in der Bildung. Wiesbaden : Springer Fachmedien
Wiesbaden, 2023, S. 263–289'
havard: 'A. Watanabe, T. Schmohl, K. Schelling, Akzeptanzforschung zum Einsatz Künstlicher
Intelligenz in der Hochschulbildung : Eine kritische Bestandsaufnahme, in: C.
de Witt, Christina Gloerfeld, Silke Elisabeth Wrede (Eds.), Künstliche Intelligenz
in Der Bildung, Springer Fachmedien Wiesbaden, Wiesbaden, 2023: pp. 263–289.'
ieee: 'A. Watanabe, T. Schmohl, and K. Schelling, “Akzeptanzforschung zum Einsatz
Künstlicher Intelligenz in der Hochschulbildung : Eine kritische Bestandsaufnahme,”
in Künstliche Intelligenz in der Bildung, C. de Witt, Christina Gloerfeld,
and Silke Elisabeth Wrede, Eds. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2023,
pp. 263–289. doi: 10.1007/978-3-658-40079-8_13.'
mla: 'Watanabe, Alice, et al. “Akzeptanzforschung Zum Einsatz Künstlicher Intelligenz
in Der Hochschulbildung : Eine Kritische Bestandsaufnahme.” Künstliche Intelligenz
in Der Bildung, edited by Claudia de Witt et al., Springer Fachmedien Wiesbaden,
2023, pp. 263–89, https://doi.org/10.1007/978-3-658-40079-8_13.'
short: 'A. Watanabe, T. Schmohl, K. Schelling, in: C. de Witt, Christina Gloerfeld, Silke
Elisabeth Wrede (Eds.), Künstliche Intelligenz in Der Bildung, Springer Fachmedien
Wiesbaden, Wiesbaden, 2023, pp. 263–289.'
ufg: 'Watanabe, Alice/Schmohl, Tobias/Schelling, Kathrin: Akzeptanzforschung
zum Einsatz Künstlicher Intelligenz in der Hochschulbildung : Eine kritische Bestandsaufnahme,
in: Witt, Claudia de/Gloerfeld, Christina /Wrede, Silke Elisabeth (Hgg.):
Künstliche Intelligenz in der Bildung, Wiesbaden 2023, S. 263–289.'
van: 'Watanabe A, Schmohl T, Schelling K. Akzeptanzforschung zum Einsatz Künstlicher
Intelligenz in der Hochschulbildung : Eine kritische Bestandsaufnahme. In: de
Witt C, Gloerfeld Christina , Wrede Silke Elisabeth , editors. Künstliche Intelligenz
in der Bildung. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden; 2023. p. 263–89.'
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- first_name: 'Claudia '
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publication: Künstliche Intelligenz in der Bildung
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- 978-3-658-40079-8
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- 978-3-658-40078-1
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title: 'Akzeptanzforschung zum Einsatz Künstlicher Intelligenz in der Hochschulbildung
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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. (Autor)
author:
- first_name: Anne-Kathrin
full_name: Helten, Anne-Kathrin
last_name: Helten
- first_name: Tobias
full_name: Schmohl, Tobias
id: '71782'
last_name: Schmohl
orcid: https://orcid.org/0000-0002-7043-5582
- first_name: Kathrin
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- first_name: Franziska
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- first_name: Florian
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last_name: Richter
citation:
ama: 'Helten AK, Schmohl T, Schelling K, et al. Combining NLP, Speech Recognition,
and Indexing. In: Conference Proceedings. 13th International Conference “The
Future of Education”. Hybrid Edition, 29-30 June 2023. Filodiritto Editore;
2023. doi:10.25656/01:27908'
apa: Helten, A.-K., Schmohl, T., Schelling, K., Go, S., Freier, C., Hunger, M.,
Hoffmann, F., & Richter, F. (2023). Combining NLP, Speech Recognition, and
Indexing. In Conference proceedings. 13th international conference “The future
of education”. Hybrid edition, 29-30 June 2023. 13th international conference
“The future of education,” Bologna. Filodiritto Editore. https://doi.org/10.25656/01:27908
bjps: 'Helten A-K et al. (2023) Combining NLP, Speech Recognition,
and Indexing. Conference Proceedings. 13th International Conference ‘The Future
of Education’. Hybrid Edition, 29-30 June 2023. Bologna: Filodiritto Editore.'
chicago: 'Helten, Anne-Kathrin, Tobias Schmohl, Kathrin Schelling, Stefanie Go,
Carolin Freier, Marianne Hunger, Franziska Hoffmann, and Florian Richter. “Combining
NLP, Speech Recognition, and Indexing.” In Conference Proceedings. 13th International
Conference “The Future of Education”. Hybrid Edition, 29-30 June 2023. Bologna:
Filodiritto Editore, 2023. https://doi.org/10.25656/01:27908.'
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Carolin Freier, Marianne Hunger, Franziska Hoffmann und Florian Richter. 2023.
Combining NLP, Speech Recognition, and Indexing. In: Conference proceedings.
13th international conference „The future of education“. Hybrid edition, 29-30
June 2023. Bologna: Filodiritto Editore. doi:10.25656/01:27908,
.'
din1505-2-1: 'Helten, Anne-Kathrin
; Schmohl, Tobias ; Schelling,
Kathrin ; Go, Stefanie ;
Freier, Carolin ; Hunger,
Marianne ; Hoffmann, Franziska
; Richter, Florian: Combining NLP,
Speech Recognition, and Indexing. In: Conference proceedings. 13th international
conference „The future of education“. Hybrid edition, 29-30 June 2023. Bologna :
Filodiritto Editore, 2023'
havard: 'A.-K. Helten, T. Schmohl, K. Schelling, S. Go, C. Freier, M. Hunger, F.
Hoffmann, F. Richter, Combining NLP, Speech Recognition, and Indexing, in: Conference
Proceedings. 13th International Conference “The Future of Education”. Hybrid Edition,
29-30 June 2023, Filodiritto Editore, Bologna, 2023.'
ieee: 'A.-K. Helten et al., “Combining NLP, Speech Recognition, and Indexing,”
in Conference proceedings. 13th international conference “The future of education”.
Hybrid edition, 29-30 June 2023, Bologna: Filodiritto Editore, 2023. doi:
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mla: Helten, Anne-Kathrin, et al. “Combining NLP, Speech Recognition, and Indexing.”
Conference Proceedings. 13th International Conference “The Future of Education”.
Hybrid Edition, 29-30 June 2023, Filodiritto Editore, 2023, https://doi.org/10.25656/01:27908.
short: 'A.-K. Helten, T. Schmohl, K. Schelling, S. Go, C. Freier, M. Hunger, F.
Hoffmann, F. Richter, in: Conference Proceedings. 13th International Conference
“The Future of Education”. Hybrid Edition, 29-30 June 2023, Filodiritto Editore,
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future of education“. Hybrid edition, 29-30 June 2023, Bologna 2023.'
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. Bologna:
Filodiritto Editore; 2023.'
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end_date: 2023-06-30
location: Bologna
name: 13th international conference "The future of education"
start_date: 2023-06-29
date_created: 2024-04-30T18:54:47Z
date_updated: 2024-05-13T09:23:29Z
department:
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doi: 10.25656/01:27908
keyword:
- Künstliche Intelligenz
- Intelligentes Tutorsystem
- Adaptiver Unterricht
- Lernen
- Lehrmaterial
- Lernmaterial
- Digitale Medien
- Hochschule
- Hochschulbildung
- Deutschland
- Selbst gesteuertes Lernen
- Technologieunterstütztes Lernen
language:
- iso: eng
place: Bologna
publication: Conference proceedings. 13th international conference "The future of
education". Hybrid edition, 29-30 June 2023
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isbn:
- 979-12-80225-59-7
issn:
- 2384-9509
publication_status: published
publisher: Filodiritto Editore
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status: public
title: Combining NLP, Speech Recognition, and Indexing
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user_id: '83781'
year: '2023'
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---
_id: '9930'
author:
- first_name: Markus
full_name: Lange-Hegermann, Markus
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last_name: Lange-Hegermann
- first_name: Tobias
full_name: Schmohl, Tobias
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last_name: Schelling
- first_name: Stefan
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last_name: Heiss
- first_name: Jessica
full_name: Rubart, Jessica
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last_name: Rubart
citation:
ama: Lange-Hegermann M, Schmohl T, Watanabe A, Schelling K, Heiss S, Rubart J. KI-basierte
Erstellung individualisierter Mathematikaufgaben für MINT-Fächer. Vol 4. (Schmohl
T, Watanabe A, Schelling K, eds.). transcript Verlag; 2023:161-172. doi:10.14361/9783839457696-009
apa: 'Lange-Hegermann, M., Schmohl, T., Watanabe, A., Schelling, K., Heiss, S.,
& Rubart, J. (2023). KI-basierte Erstellung individualisierter Mathematikaufgaben
für MINT-Fächer. In T. Schmohl, A. Watanabe, & K. Schelling (Eds.), Künstliche
Intelligenz in der Hochschulbildung: Chancen und Grenzen des KI-gestützten Lernens
und Lehrens (Vol. 4, pp. 161–172). transcript Verlag. https://doi.org/10.14361/9783839457696-009'
bjps: 'Lange-Hegermann M et al. (2023) KI-basierte Erstellung individualisierter
Mathematikaufgaben für MINT-Fächer, Schmohl T, Watanabe A and Schelling K
(eds). Bielefeld: transcript Verlag.'
chicago: 'Lange-Hegermann, Markus, Tobias Schmohl, Alice Watanabe, Kathrin Schelling,
Stefan Heiss, and Jessica Rubart. KI-basierte Erstellung individualisierter
Mathematikaufgaben für MINT-Fächer. Edited by Tobias Schmohl, Alice Watanabe,
and Kathrin Schelling. Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung: Chancen
und Grenzen des KI-gestützten Lernens und Lehrens. Vol. 4. Hochschulbildung:
Lehre und Forschung. Bielefeld: transcript Verlag, 2023. https://doi.org/10.14361/9783839457696-009.'
chicago-de: 'Lange-Hegermann, Markus, Tobias Schmohl, Alice Watanabe, Kathrin Schelling,
Stefan Heiss und Jessica Rubart. 2023. KI-basierte Erstellung individualisierter
Mathematikaufgaben für MINT-Fächer. Hg. von Tobias Schmohl, Alice Watanabe,
und Kathrin Schelling. Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung: Chancen
und Grenzen des KI-gestützten Lernens und Lehrens. Bd. 4. Hochschulbildung:
Lehre und Forschung. Bielefeld: transcript Verlag. doi:10.14361/9783839457696-009,
.'
din1505-2-1: 'Lange-Hegermann, Markus
; Schmohl, Tobias ; Watanabe,
Alice ; Schelling, Kathrin
; Heiss, Stefan ; Rubart,
Jessica ; Schmohl, T. ; Watanabe, A. ; Schelling,
K. (Hrsg.): KI-basierte Erstellung individualisierter Mathematikaufgaben
für MINT-Fächer, Hochschulbildung: Lehre und Forschung. Bd. 4. Bielefeld :
transcript Verlag, 2023'
havard: M. Lange-Hegermann, T. Schmohl, A. Watanabe, K. Schelling, S. Heiss, J.
Rubart, KI-basierte Erstellung individualisierter Mathematikaufgaben für MINT-Fächer,
transcript Verlag, Bielefeld, 2023.
ieee: 'M. Lange-Hegermann, T. Schmohl, A. Watanabe, K. Schelling, S. Heiss, and
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MINT-Fächer, vol. 4. Bielefeld: transcript Verlag, 2023, pp. 161–172. doi:
10.14361/9783839457696-009.'
mla: 'Lange-Hegermann, Markus, et al. “KI-basierte Erstellung individualisierter
Mathematikaufgaben für MINT-Fächer.” Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung:
Chancen und Grenzen des KI-gestützten Lernens und Lehrens, edited by Tobias
Schmohl et al., vol. 4, transcript Verlag, 2023, pp. 161–72, https://doi.org/10.14361/9783839457696-009.'
short: M. Lange-Hegermann, T. Schmohl, A. Watanabe, K. Schelling, S. Heiss, J. Rubart,
KI-basierte Erstellung individualisierter Mathematikaufgaben für MINT-Fächer,
transcript Verlag, Bielefeld, 2023.
ufg: 'Lange-Hegermann, Markus u. a.: KI-basierte Erstellung individualisierter
Mathematikaufgaben für MINT-Fächer, Bd. 4, hg. von Schmohl, Tobias/Watanabe, Alice/Schelling,
Kathrin, Bielefeld 2023 (Hochschulbildung: Lehre und Forschung).'
van: 'Lange-Hegermann M, Schmohl T, Watanabe A, Schelling K, Heiss S, Rubart J.
KI-basierte Erstellung individualisierter Mathematikaufgaben für MINT-Fächer.
Schmohl T, Watanabe A, Schelling K, editors. Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung:
Chancen und Grenzen des KI-gestützten Lernens und Lehrens. Bielefeld: transcript
Verlag; 2023. (Hochschulbildung: Lehre und Forschung; vol. 4).'
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des KI-gestützten Lernens und Lehrens'
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Hochschulbildung : Chancen und Grenzen des KI-gestützten Lernens und Lehrens .
Vol 4. transcript Verlag; 2023.'
apa: 'Schmohl, T., Watanabe, A., & Schelling, K. (Eds.). (2023). Künstliche
Intelligenz in der Hochschulbildung : Chancen und Grenzen des KI-gestützten Lernens
und Lehrens (Vol. 4). transcript Verlag.'
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in der Hochschulbildung : Chancen und Grenzen des KI-gestützten Lernens und Lehrens
. Bielefeld: transcript Verlag.'
chicago: 'Schmohl, Tobias, Alice Watanabe, and Kathrin Schelling, eds. Künstliche
Intelligenz in der Hochschulbildung : Chancen und Grenzen des KI-gestützten Lernens
und Lehrens . Vol. 4. Hochschulbildung: Lehre und Forschung . Bielefeld: transcript
Verlag, 2023.'
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Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung : Chancen und Grenzen des KI-gestützten
Lernens und Lehrens . Bd. 4. Hochschulbildung: Lehre und Forschung . Bielefeld:
transcript Verlag.'
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K. (Hrsg.): Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung : Chancen
und Grenzen des KI-gestützten Lernens und Lehrens , Hochschulbildung: Lehre
und Forschung . Bd. 4. Bielefeld : transcript Verlag, 2023'
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der Hochschulbildung : Chancen und Grenzen des KI-gestützten Lernens und Lehrens
, transcript Verlag, Bielefeld, 2023.'
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in der Hochschulbildung : Chancen und Grenzen des KI-gestützten Lernens und Lehrens
, vol. 4. Bielefeld: transcript Verlag, 2023.'
mla: 'Schmohl, Tobias, et al., editors. Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung :
Chancen und Grenzen des KI-gestützten Lernens und Lehrens . transcript Verlag,
2023.'
short: 'T. Schmohl, A. Watanabe, K. Schelling, eds., Künstliche Intelligenz in der
Hochschulbildung : Chancen und Grenzen des KI-gestützten Lernens und Lehrens ,
transcript Verlag, Bielefeld, 2023.'
ufg: 'Schmohl, Tobias/Watanabe, Alice/Schelling, Kathrin: Künstliche
Intelligenz in der Hochschulbildung : Chancen und Grenzen des KI-gestützten Lernens
und Lehrens , Bd. 4, Bielefeld 2023 (Hochschulbildung: Lehre und Forschung ).'
van: 'Schmohl T, Watanabe A, Schelling K, editors. Künstliche Intelligenz in der
Hochschulbildung : Chancen und Grenzen des KI-gestützten Lernens und Lehrens .
Bielefeld: transcript Verlag; 2023. 286 p. (Hochschulbildung: Lehre und Forschung
; vol. 4).'
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Lernens und Lehrens '
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abstract:
- lang: eng
text: 'This Design-Based Research (DBR) project aims to develop an intelligent tutoring
system (ITS) for higher education. The system will collect teaching and learning
materials in audio and video formats (e.g., podcasts, lecture recordings, screencasts,
and explainer videos), and store them on a learning experience platform (LXP).
Then, the ITS will process them with the help of speech recognition to gain data
which, in turn, will be used to power further applications: Using artificial intelligence
(AI), the platform will allow users to search the materials, automatically compiling
them according to criteria like lesson subject, language, medium, or required
prior knowledge. By the end of the last DBR cycle, the ITS will also provide a
more active form of support: It will automatically generate exercises based on
predefined patterns and teaching materials, thus allowing learners to check up
on their learning progress autonomously. 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).'
author:
- first_name: Tobias
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last_name: Schmohl
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ama: 'Schmohl T, Schelling K, Go S, Thaler KJ, Watanabe A. Development, Implementation
and Acceptance of an AI-Based Tutoring System: A Research-Led Methodology.
(Cukurova M, Rummel N, Gillet D, McLaren B, Uhomoibhi J, eds.). SCITEPRESS - Science
and Technology Publications; 2022:179-186. doi:10.5220/0011068500003182'
apa: 'Schmohl, T., Schelling, K., Go, S., Thaler, K. J., & Watanabe, A. (2022).
Development, Implementation and Acceptance of an AI-based Tutoring System: A Research-Led
Methodology. In M. Cukurova, N. Rummel, D. Gillet, B. McLaren, & J. Uhomoibhi
(Eds.), Proceedings of the 14th International Conference on Computer Supported
Education - Vol. 2 (pp. 179–186). SCITEPRESS - Science and Technology Publications.
https://doi.org/10.5220/0011068500003182'
bjps: 'Schmohl T et al. (2022) Development, Implementation and
Acceptance of an AI-Based Tutoring System: A Research-Led Methodology, Cukurova
M et al. (eds). SCITEPRESS - Science and Technology Publications.'
chicago: 'Schmohl, Tobias, Kathrin Schelling, Stefanie Go, Katrin Jana Thaler, and
Alice Watanabe. Development, Implementation and Acceptance of an AI-Based Tutoring
System: A Research-Led Methodology. Edited by Mutlu Cukurova, Nikol Rummel,
Denis Gillet, Bruce McLaren, and James Uhomoibhi. Proceedings of the 14th
International Conference on Computer Supported Education - Vol. 2. SCITEPRESS
- Science and Technology Publications, 2022. https://doi.org/10.5220/0011068500003182.'
chicago-de: 'Schmohl, Tobias, Kathrin Schelling, Stefanie Go, Katrin Jana Thaler
und Alice Watanabe. 2022. Development, Implementation and Acceptance of an
AI-based Tutoring System: A Research-Led Methodology. Hg. von Mutlu Cukurova,
Nikol Rummel, Denis Gillet, Bruce McLaren, und James Uhomoibhi. Proceedings
of the 14th International Conference on Computer Supported Education - Vol. 2.
SCITEPRESS - Science and Technology Publications. doi:10.5220/0011068500003182,
.'
din1505-2-1: 'Schmohl, Tobias ; Schelling, Kathrin ; Go,
Stefanie ; Thaler, Katrin Jana
; Watanabe, Alice ; Cukurova,
M. ; Rummel, N. ; Gillet,
D. ; McLaren, B. ; Uhomoibhi, J. (Hrsg.): Development,
Implementation and Acceptance of an AI-based Tutoring System: A Research-Led Methodology :
SCITEPRESS - Science and Technology Publications, 2022'
havard: 'T. Schmohl, K. Schelling, S. Go, K.J. Thaler, A. Watanabe, Development,
Implementation and Acceptance of an AI-based Tutoring System: A Research-Led Methodology,
SCITEPRESS - Science and Technology Publications, 2022.'
ieee: 'T. Schmohl, K. Schelling, S. Go, K. J. Thaler, and A. Watanabe, Development,
Implementation and Acceptance of an AI-based Tutoring System: A Research-Led Methodology.
SCITEPRESS - Science and Technology Publications, 2022, pp. 179–186. doi: 10.5220/0011068500003182.'
mla: 'Schmohl, Tobias, et al. “Development, Implementation and Acceptance of an
AI-Based Tutoring System: A Research-Led Methodology.” Proceedings of the 14th
International Conference on Computer Supported Education - Vol. 2, edited
by Mutlu Cukurova et al., SCITEPRESS - Science and Technology Publications, 2022,
pp. 179–86, https://doi.org/10.5220/0011068500003182.'
short: 'T. Schmohl, K. Schelling, S. Go, K.J. Thaler, A. Watanabe, Development,
Implementation and Acceptance of an AI-Based Tutoring System: A Research-Led Methodology,
SCITEPRESS - Science and Technology Publications, 2022.'
ufg: 'Schmohl, Tobias u. a.: Development, Implementation and Acceptance of
an AI-based Tutoring System: A Research-Led Methodology, hg. von Cukurova, Mutlu
u. a., o. O. 2022.'
van: 'Schmohl T, Schelling K, Go S, Thaler KJ, Watanabe A. Development, Implementation
and Acceptance of an AI-based Tutoring System: A Research-Led Methodology. Cukurova
M, Rummel N, Gillet D, McLaren B, Uhomoibhi J, editors. Proceedings of the 14th
International Conference on Computer Supported Education - Vol. 2. SCITEPRESS
- Science and Technology Publications; 2022.'
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end_date: 2022-04-24
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- Artificial Intelligence in Higher Education
- Design-based Research
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