Learning Analytics, Artificial Intelligence und Data Mining in der Hochschulbildung
Beiträge zur Learning AID 2025
1st Edition
Will be published approx. on 28. September 2026
Book
Paperback/Softback
250 pages
978-3-8376-8045-4 (ISBN)
Description
Wie kann Künstliche Intelligenz (KI) die Hochschulbildung unterstützen? Welche Rolle spielen Learning Analytics? Und welche Chancen und Risiken birgt ihr Einsatz? Die Beiträger*innen des Tagungsbands der »Learning AID 2025« bieten einen Querschnitt über aktuelle Fragen rund um den Einsatz von Learning Analytics und KI in der Hochschule. Dabei fokussieren sie darauf, wie KI-Kompetenz von Hochschulangehörigen gefördert werden kann, welches Potenzial in der Kombination von Learning Analytics und KI steckt und welche Perspektive Studierende auf diese Themen haben.
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Jonas Leschke | Robert Queckenberg | Malte Persike
Learning Analytics, Artificial Intelligence und Data Mining in der Hochschulbildung
Beiträge zur Learning AID 2025
E-Book
approx. 09/2026
1st Edition
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Jonas Leschke, Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg, Deutschland
Jonas Leschke ist Leiter des Zentrums für Lehren und Lernen (ZLL) an der HAW Hamburg. Er verantwortet und koordiniert die Handlungsfelder des ZLL hochschuldidaktische Weiterbildung und Lehrcoaching, digital gestütztes Lehren, Lernen und Prüfen sowie Lehrinnovation und Curriculumsentwicklung.
Robert Queckenberg, Ruhr-Universität Bochum, Deutschland
Robert Queckenberg koordiniert am Zentrum für Wissenschaftsdidaktik der Ruhr-Universität Bochum das vom Ministerium für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-Westfalen geförderte Konsortialprojekt KI:edu.nrw, das sich mit den Themen Learning Analytics und Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung beschäftigt und die Learning-AID-Tagung ausrichtet.
Malte Persike, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule (RWTH) Aachen, Deutschland
Malte Persike ist wissenschaftlicher Leiter am Center für Lehr- und Lernservices (CLS) der RWTH Aachen University. Er verantwortet und koordiniert das Forschungsprogramm des CLS und beschäftigt sich insbesondere mit der datengestützten Optimierung des Lehrens, Lernens und Prüfens.