Recommendersysteme in der beruflichen Weiterbildung. Grundlagen, Herausforderungen und Handlungsempfehlungen. Ein Dossier im Rahmen des INVITE-Wettbewerbs.

Autor/inn/en	Reichow, Insa; Buntins, Katja; Paaßen, Benjamin; Abu-Rasheed, Hasan; Weber, Christian; Dornhöfer, Mareike
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 kostenfreie Datei (1); PDF als Volltext kostenfreie Datei (2) Link als defekt meldenVerfügbarkeit
Sprache	deutsch
Dokumenttyp	online; Monographie
DOI	10.25656/01:24517
URN	urn:nbn:de:0111-pedocs-245172
Schlagwörter	Digitale Medien; Künstliche Intelligenz; Künstliche Intelligenz; Berufsbildung; Weiterbildung; Weiterbildungsangebot; Empfehlung; Weiterbildungsbedarf; 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