Learning Analytics hat den Zweck, Entscheidungen in der Hochschullehre mit Hilfe statistischer Auswertung von Studiernedendaten zu unterstützen
– etwa, in dem wir den Wissens- und Kompetenzerwerb von Studierenden über die Zeit messen und entsprechend passgenaue Lehre bereit stellen.
Solche statistischen Auswertungen lassen sich auch durch generative KI nicht ersetzen, wie wir konzeptuell und empirisch zeigen werden. Es brauch also immernoch Learning Analytics; noch besser: Kombinationen von Learning Analytics und Sprachmodellen, um die Ergebnisse aus Learning Analytics für Lernende und Lehrende aufzubereiten. Diese Kombinationsmöglichkeiten erforscht das KI:edu.nrw-Praxisprojekt “Explaining Learner Models via Language Models (XLM)”.
Diese Veranstaltung ist Teil der KI:edu.nrw-Themenreihe. Weitere Informationen erhalten Sie hier.
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Referent/innen: Alina Deriyeva, Jun. Prof. Benjamin Paaßen
Bei Rückfragen zur Veranstaltung wenden Sie sich bitte an Stephanie Merten.
Die Teilnahme an der Veranstaltung ist kostenlos.
