@misc{14090,
  abstract     = {{Digitale Bildungstechnologien werden schon seit Jahren als Chance für studentische Partizipation gehandelt. 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. Dieser Beitrag zeigt am Beispiel des BMBF-geförderten Verbundprojekts HAnS, wie auf Grundlage didaktischer Use Cases das mögliche Ausmaß der studentischen Partizipation im KI-gestützten Selbststudium evaluiert werden kann.}},
  author       = {{Go, Stefanie and Schelling, Kathrin}},
  booktitle    = {{Perspektiven auf Lehre : journal for higher education and academic development }},
  issn         = {{2750-4468}},
  keywords     = {{künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung, studentische Partizipation, didaktische Use Cases, selbstgesteuertes Lernen, Selbststudium}},
  number       = {{1}},
  pages        = {{8--18}},
  publisher    = {{Hochschuldidaktisches Zentrum Sachsen}},
  title        = {{{Studentische Partizipation im KI-gestützten Selbststudium – Erkenntnisse aus der Entwicklung didaktischer Use Cases für ein Hochschul-Assistenz-System}}},
  doi          = {{10.55310/jfhead.70}},
  volume       = {{5}},
  year         = {{2025}},
}

@misc{14084,
  abstract     = {{Die Digitalisierung der Hochschulbildung und insbesondere der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) bergen Potenzial für die Weiterentwicklung des Verhältnisses zwischen Lehrenden und Studierenden. Mit Blick auf das KI-gestützte Selbststudium stellt sich jedoch die Frage, welche Rolle dabei den Lehrenden zukommen kann und sollte. Dieser Beitrag zeigt am Fallbeispiel des intelligenten Hochschul-Assistenz-Systems „HAnS“, wie sich KI aus Perspektive der Lehrenden auf die Rollenverteilung im Selbststudium auswirken kann. Dazu werden die Ergebnisse zweier explorativer Studien vorgestellt und die darin identifizierten Potenziale und Herausforderungen für selbstreguliertes Lernen und studentische Partizipation diskutiert.}},
  author       = {{Go, Stefanie}},
  booktitle    = {{Zeitschrift für Hochschulentwicklung}},
  issn         = {{2219-6994}},
  keywords     = {{selbstreguliertes Lernen, studentische Partizipation, künstliche Intelligenz in der Hochschullehre, digitale Transformation, technikgestütztes Lehren/Lernen}},
  number       = {{4}},
  pages        = {{95--114}},
  publisher    = {{ÖGHD}},
  title        = {{{Lernen im Beziehungsdreieck von Lehrkraft, Studierenden und KI: Explorative Studien Learning in a partnership triangle of teacher, students and AI: Explorative studies}}},
  doi          = {{10.21240/zfhe/19-4/06}},
  volume       = {{19}},
  year         = {{2024}},
}

@misc{14085,
  abstract     = {{Während Studien belegen, dass die Mehrheit der deutschen Studierenden KI-basierte Tools für ihr Studium nutzt (vgl. 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
– was auf ein Problem der Medienintegration hindeutet.}},
  author       = {{Go, Stefanie}},
  booktitle    = {{  Die Hochschullehre : interdisziplinäre Zeitschrift für Studium und Lehre}},
  issn         = {{2199-8825 }},
  keywords     = {{Bildungstechnologien, Bildungsziele, Künstliche Intelligenz (KI) in der Hochschulbildung, Selbststudium, Hochschuldidaktik}},
  number       = {{10}},
  pages        = {{304--318}},
  publisher    = {{wbv Media GmbH & Co. KG }},
  title        = {{{Kann ein intelligentes Hochschul-Assistenz-System Lehrende für sich begeistern? : Kann ein intelligentes Hochschul-Assistenz-System Lehrende für sich begeistern?}}},
  doi          = {{10.3278/HSL2426W}},
  volume       = {{26}},
  year         = {{2024}},
}

@misc{14089,
  abstract     = {{Um neue Bildungstechnologien, die auf künstlicher Intelligenz (KI) basieren, erfolgreich in den Lehr-/Lernprozessen der Hochschulbildung zu verankern, bedarf es der aktiven Mitwirkung der Lehrenden. Diese entscheiden sich allerdings nicht immer schon beim ersten Kontakt mit einer Anwendung klar für oder gegen diese: Zwischen Zustimmung und Ablehnung eröffnet sich ein Spektrum an Einstellungen und Überzeugungen, die es bei der Entwicklung und Implementierung KI-basierter Bildungstechnologien zu beachten gilt. Dieser Beitrag zeigt, wie auf Grundlage einer schriftlichen Expert*innenbefragung zum Hochschul-Assistenz-System „HAnS“ mittels der Dokumentarischen Methode fünf Orientierungsrahmen identifiziert wurden, anhand derer sich beschreiben lässt, wie sich Lehrende vor dem Hintergrund ihres persönlichen Bildungsverständnisses zu einer bislang unbekannten KI-Anwendung für die Hochschulbildung positionieren.}},
  author       = {{Go, Stefanie}},
  booktitle    = {{Zeitschrift für empirische Hochschulforschung : ZeHf}},
  isbn         = {{2367-3044}},
  issn         = {{2367-3052}},
  keywords     = {{KI in der Hochschulbildung, Dokumentarische Methode, Orientierungsrahmen, Technologieakzeptanz, technologiegestütztes Lernen mit Audio- und Videodateien}},
  number       = {{2}},
  pages        = {{126--143}},
  publisher    = {{Verlag Barbara Budrich }},
  title        = {{{Welche Orientierungen prägen den ersten Eindruck Lehrender von einem KI-gestützten Hochschul-Assistenz-System? Explorative Annäherung über eine sinngenetische Typik }}},
  doi          = {{https://doi.org/10.3224/zehf.v8i2.04}},
  volume       = {{8}},
  year         = {{2024}},
}

@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}},
}

@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}},
}