Lern-Empfehlungen von der Maschine. Adaptives Recommending am Beispiel von EULE.

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Autor/inn/en	Biel, Carmen; Brandt, Peter; Hellmich, Christoph; Kilian, Lars; Schöb, Sabine
Titel	Lern-Empfehlungen von der Maschine. Adaptives Recommending am Beispiel von EULE.
Quelle	In: Weiter bilden, 26 (2019) 4, S. 22-25Infoseite zur Zeitschrift PDF als Volltext Link als defekt meldenVerfügbarkeit
Sprache	deutsch
Dokumenttyp	online; gedruckt; Zeitschriftenaufsatz
ISSN	2568-9436
DOI	10.3278/WBDIE1904W022
Schlagwörter	Künstliche Intelligenz; Bildungsangebot; Lernumgebung; Projekt; Datenauswertung; Digitalisierung; E-Learning; Weiterbildung; Erwachsenenbildung; Weiterbildungsangebot; Teilnehmer; Weiterbildner; Empfehlung
Abstract	Eine wichtige Aufgabe der Erwachsenenbildung besteht darin, Lernende dabei zu unterstützen, ihre Lernziele sinnvoll und erfolgreich weiter zu verfolgen. Kann Künstliche Intelligenz Lehrende bei dieser Aufgabe unterstützen oder diese sogar erfolgreicher bewältigen? Können Algorithmen passgenaue Lernvorschläge für Nutzerinnen und Nutzer von Lernumgebungen generieren? Die Autorinnen und Autoren führen in die Möglichkeiten solcher elektronisch generierten Recommendations ein und stellen anhand einer Lernumgebung für Lehrende der Erwachsenenbildung eine konkrete Umsetzungslösung vor.
Erfasst von	Deutsches Institut für Erwachsenenbildung - Leibniz-Zentrum für Lebenslanges Lernen, Bonn
Update	2020/2

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