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Titel
Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung. Chancen und Grenzen des KI-gestützten Lernens und Lehrens
Weitere BeteiligteSchmohl, Tobias [Hrsg.] GND-ID ORCID; Watanabe, Alice [Hrsg.]; Schelling, Kathrin [Hrsg.] GND-ID
OriginalveröffentlichungBielefeld : transcript 2023, 283 S. - (Hochschulbildung: Lehre und Forschung; 4)
Dokument (12.251 KB)
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Schlagwörter (Deutsch)
Teildisziplin
DokumentartMonographie, Sammelwerk oder Erstveröffentlichung
ISBN978-3-8394-5769-6; 978-3-8376-5769-2; 9783839457696; 9783837657692
ISSN2749-7631; 2749-7623; 27497631; 27497623
SpracheDeutsch
Erscheinungsjahr
BegutachtungsstatusPeer-Review
Abstract (Deutsch):Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz erfährt in hochschuldidaktischen Kontexten wachsendes Interesse. Durch individualisierte Lernwege ergeben sich für Studierende und Dozierende neue Lern-Lehr-Möglichkeiten. Der Band befasst sich jedoch auch mit den daraus resultierenden Gefahren: Es sind Demarkationslinien zu ziehen, wenn es um Datenschutz oder ethische Bedenken geht. Die Autor*innen des Bandes nehmen verschiedene Sichtweisen ein, um eine multidisziplinäre Betrachtung der neuen Problemstellungen, die die Anwendung von KI im Hochschulkontext mit sich bringt, zu ermöglichen. (DIPF/Orig.)
Abstract (Englisch):Higher education teaching contexts are becoming increasingly interested in the use of artificial intelligence. Individualized learning paths give students and lecturers new opportunities for learning and teaching. The volume, however, also covers the risks that follow: There must be clear boundaries when it comes to privacy or ethical issues. To enable a multidisciplinary view of the new issues raised by the application of AI in the university context, the volume's authors adopt various vantage points. (Editors)
enthält Beiträge:Learning Analytics in Hochschulen und Künstliche Intelligenz. Eine Übersicht über Einsatzmöglichkeiten, erste Erfahrungen und Entwicklungen von KI-Anwendungen zur Unterstützung des Lernens und Lehrens
Ménage à trois. Zur Beziehung von Künstlicher Intelligenz, Hochschulbildung und Digitalität
Ethische Perspektiven auf Künstliche Intelligenz im Kontext der Hochschule
Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung und das Transparenzproblem. Eine Analyse und ein Lösungsvorschlag
Studierende im KI-Diskurs. Wie Studierende in einem Workshopformat über den KI-Einsatz informiert und zum Nachdenken über KI-gestütztes Lehren und Lernen angeregt werden
Digitale Lernumwelten, studentische Diversität und Learning Outcomes. Empirische Befunde und Implikationen für die digitale Hochschulbildung
"Wie kann ich dich unterstützen?". Chatbot-basierte Lernunterstützung für Studienanfänger:innen
KI-basierte Erstellung individualisierter Mathematikaufgaben für MINT-Fächer
Das Motivationspotenzial von Spielen erschließen. Künstliche Intelligenz als Lotse im Prozess der kreativen Gestaltung von motivierenden Lerngelegenheiten
Künstliche Intelligenz und forschendes Lernen - ein ideales Paar im Hochschulstudium!?
Künstliche Intelligenz zur Studienindividualisierung. Der Ansatz von SIDDATA
Natural Language Processing im akademischen Schreibprozess - mehr Motivation durch Inspiration? Positionspapier basierend auf einer Fallstudie an der Fachhochschule Kiel
Transdisziplinäre Entwicklung von Chatbots in der Betriebswirtschaftslehre und der Wirtschaftspsychologie. Anwendung von KI-Technologien ohne Programmierkenntnisse
Wie wollen wir leben?
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Eintrag erfolgte am14.04.2023
QuellenangabeSchmohl, 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, 283 S. - (Hochschulbildung: Lehre und Forschung; 4) - URN: urn:nbn:de:0111-pedocs-264274 - DOI: 10.25656/01:26427; 10.14361/9783839457696
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