Literaturnachweis - Detailanzeige
Autor/inn/en | Reichow, Insa; Buntins, Katja; Paaßen, Benjamin; Abu-Rasheed, Hasan; Weber, Christian; Dornhöfer, Mareike |
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Institution | Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz |
Titel | Recommendersysteme in der beruflichen Weiterbildung. Grundlagen, Herausforderungen und Handlungsempfehlungen. Ein Dossier im Rahmen des INVITE-Wettbewerbs. |
Quelle | Berlin (2022), 26 S.
PDF als Volltext (1); PDF als Volltext (2) |
Sprache | deutsch |
Dokumenttyp | online; Monographie |
DOI | 10.25656/01:24517 |
URN | urn:nbn:de:0111-pedocs-245172 |
Schlagwörter | Digitale Medien; Künstliche Intelligenz; Computerprogramm; Lernplattform; Technologieunterstütztes Lernen; Berufsbildung; Weiterbildung; Weiterbildungsangebot; Weiterbildungsbedarf; Empfehlung; Online |
Abstract | Das vorliegende Dossier erläutert zunächst, was Recommendersysteme sind und wie sie technisch umgesetzt werden. Nachfolgend wird aufgezeigt, zu welchem Zweck Recommendersysteme beim technologiegestützten Lernen eingesetzt werden - sowohl im Bildungsbereich allgemein als auch speziell in der beruflichen Weiterbildung. Der größere Teil dieses Dossiers widmet sich anschließend spezifischen Herausforderungen der Entwicklung und Implementierung konkreter Recommendersysteme auf digitalen Weiterbildungsplattformen. Dabei werden basierend auf der bestehenden Literatur und Aussagen von Expert_innen Handlungsempfehlungen aufgeführt. Insgesamt soll das vorliegende Dossier damit den Einsatz von Recommendersystemen in der beruflichen Aus- und Weiterbildung sowohl aus technischer als auch didaktischer Perspektive beleuchten. (DIPF/Orig.). |
Erfasst von | DIPF | Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation, Frankfurt am Main |
Update | 2022/3 |