Learning Analytics in Hochschulen und Künstliche Intelligenz. Eine Übersicht über Einsatzmöglichkeiten, erste Erfahrungen und Entwicklungen von KI-Anwendungen zur Unterstützung des Lernens und Lehrens.

Autor/inn/en	Schön, Sandra; Leitner, Philipp; Lindner, Jakob; Ebner, Martin
Titel	Learning Analytics in Hochschulen und Künstliche Intelligenz. Eine Übersicht über Einsatzmöglichkeiten, erste Erfahrungen und Entwicklungen von KI-Anwendungen zur Unterstützung des Lernens und Lehrens.
Quelle	Aus: Schmohl, Tobias (Hrsg.); Watanabe, Alice (Hrsg.); Schelling, Kathrin (Hrsg.): Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung. Chancen und Grenzen des KI-gestützten Lernens und Lehrens. Bielefeld: transcript (2023) S. 27-49 PDF als Volltext kostenfreie Datei (1); PDF als Volltext kostenfreie Datei (2) Link als defekt meldenVerfügbarkeit
Reihe	Hochschulbildung: Lehre und Forschung. 4
Sprache	deutsch
Dokumenttyp	online; gedruckt; Sammelwerksbeitrag
ISSN	2749-7623; 2749-7631
ISBN	978-3-8376-5769-2; 978-3-8394-5769-6
DOI	10.25656/01:27829
URN	urn:nbn:de:0111-pedocs-278296
Schlagwörter	Learning Analytics; Digitale Medien; Künstliche Intelligenz; Hochschulbildung; Hochschullehre
Abstract	"Learning Analytics" ist die Interpretation von Daten, um individuelle Lernprozesse gezielt zu verbessern (Ebner et al., 2013; Greller & Drachsler, 2012). Learning-Analytics-Anwendungen geben dabei Empfehlungen, damit Lernende ihr Lernverhalten oder Lehrende das didaktische Setting bzw. die Lehr- und Lernsituation verbessern können. Der Beitrag führt zunächst in Learning Analytics in der Hochschulbildung ein, um dann auf Einsätze von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Hochschule überzuführen und Überschneidungen zu identifizieren. Dabei werden vier internationale Beispiele im Themenfeld referiert und vorgestellt (Literatur-/Projektrecherche). Der Beitrag schließt mit einem Ausblick auf Potentiale und Herausforderungen für KI für Learning Analytics in Hochschulen (u.a. Buckingham Shum & Luckin, 2019). (DIPF/Orig.). "Learning analytics" is the interpretation of data in order to improve individual learning processes in a targeted manner (Ebner et al., 2013; Greller & Drachsler, 2012). Learning analytics applications provide recommendations so that learners can improve their learning behaviour or teachers can improve the teaching and learning situation and setting. The article first introduces learning analytics in higher education, then moves on to the use of artificial intelligence (AI) in higher education and identifies overlaps. Four international examples in the field are presented (literature/project research). The article concludes with an outlook on potentials and challenges for AI for learning analytics in higher education (e. g. Buckingham Shum & Luckin, 2019). (DIPF/Orig.).
Erfasst von	DIPF \| Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation, Frankfurt am Main
Update	2024/1