Inwieweit KI das neuartige universitäre Lehren und Lernen wirksam begleiten kann, wird im BMBF-Verbundprojekt 'tech4comp: Personalisierte Kompetenzentwicklung durch skalierbare Mentoringprozesse' untersucht. Gemeinsam beforscht man soziotechnische Artefakte für personalisiertes digital-gestütztes Mentoring für Studierende. Hierzu werden u.a. Rahmenbedingungen und (soziale) Kontextfaktoren erforscht, um die Implementierung von KI in der Hochschulbildung zu unterstützen. Es wird davon ausgegangen, dass unabhängig von der Art der Technologie und vom pandemischen Kontext, insbesondere die Akzeptanz und Bereitschaft der beteiligten Stakeholder zum erfolgreichen Einsatz intelligenter Bildungstechnologien beiträgt.
Das ZQA/KfBH der TU Dresden widmet sich unter der Leitung von Dr. Cathleen M. Stützer im Forschungsprojekt der Elaboration von Handlungsfeldern, die sich aus einer soziotechnischen Beforschung von KI in der Hochschulbildung ergeben. Fallstudien hierzu stellen sich u. a. Fragen zu Gelingensbedingungen und Wirksamkeit digitaler Hochschulbildung, um (prospektiv) eine erfolgreiche Implementierung KI-gestützter adaptiver Mentoringsysteme mit evidenten Forschungsberichten zu unterstützen.:Vorwort & Danksagung
Abbildungsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
1. Einleitung
2. Methodik
3. Ergebnisse
4. Implikationen
4.1 Einflussfaktoren und Gelingensbedingungen der KI-Akzeptanz
4.2 Handlungsempfehlungen
5. Zusammenfassung und Fazit
6. Limitationen
7. Literaturverzeichnis
Anhang / The extent to which AI can effectively accompany new types of university teaching and learning is being investigated in the BMBF joint project 'tech4comp: Personalised competence development through scalable mentoring processes'. Together, they are researching socio-technical artefacts for personalised digitally-supported mentoring for students. For this purpose, framework conditions and (social) contextual factors, among others, are being researched in order to support the implementation of AI in higher education. It is assumed that regardless of the type of technology and the pandemic context, the acceptance and willingness of the stakeholders involved in particular contributes to the successful use of intelligent educational technologies.
Under the direction of Dr. Cathleen M. Stützer, the ZQA/KfBH at TU Dresden is dedicated to the elaboration of fields of action resulting from socio-technical research on AI in higher education. Case studies on this topic address questions such as the conditions for success and the effectiveness of digital higher education in order to (prospectively) support the successful implementation of AI-supported adaptive mentoring systems with evident research reports.:Vorwort & Danksagung
Abbildungsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
1. Einleitung
2. Methodik
3. Ergebnisse
4. Implikationen
4.1 Einflussfaktoren und Gelingensbedingungen der KI-Akzeptanz
4.2 Handlungsempfehlungen
5. Zusammenfassung und Fazit
6. Limitationen
7. Literaturverzeichnis
Anhang
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:78311 |
| Date | 04 March 2022 |
| Creators | Stützer, Cathleen M. |
| Contributors | Technische Universität Dresden |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | German |
| Detected Language | German |
| Type | doc-type:workingPaper, info:eu-repo/semantics/workingPaper, doc-type:Text |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-755844, qucosa:75584, urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-720292, qucosa:72029 |
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