Wie Künstliche Intelligenz (KI) das Lernen begleiten kann, wird im BMBF-Verbundprojekt „Personalisierte Kompetenzentwicklung durch skalierbare Mentoringprozesse – tech4comp“ erforscht. Um sich dabei zunächst der Frage, was digital-gestütztes Mentoring leisten kann und soll, zu nähern, erfolgt eine Bedarfs- und Leistungsanalyse durch die Erhebung und Auswertung lernbezogener Daten in technologie-gestützten Bildungsräumen auf mehreren Ebenen. Es wird das Verhalten von Lernenden untersucht, um Erkenntnisse über die Leistungsfähigkeit von Mentoring innerhalb adaptiver Bildungsräume zu erhalten und Einflussfaktoren und Gelingensbedingungen zu identifizieren. Dazu wird die Expertise aus verschiedenen Disziplinen (Bildungswissenschaften, Informatik, Organisations- und Sozialwissenschaften) herangezogen.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:75584 |
| Date | 02 August 2021 |
| Creators | Stützer, Cathleen M., Gaaw, Stephanie, Lenz, Karl |
| Contributors | Technische Universität Dresden |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | German |
| Detected Language | German |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, doc-type:report, info:eu-repo/semantics/report, doc-type:Text |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | info:eu-repo/grantAgreement/Bundesministerium für Bildung und Forschung/Innovationspotenziale digitaler Hochschulbildung/16DHB2103//Personalisierte Kompetenzentwicklung durch skalierbare Mentoringprozesse/tech4comp |
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