Projekt KI-ING - Wenn KI besser klingt, als Studierende lernen

Fuente: Zenodo
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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Finck, Steffen, Plankensteiner, Kathrin
Formato: Recurso digital
Lenguaje:alemán
Publicado: Zenodo 2025
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author Finck, Steffen
Plankensteiner, Kathrin
author_facet Finck, Steffen
Plankensteiner, Kathrin
contents <p>Die Lehrveranstaltung ist als integrierte Präsenzveranstaltung mit asynchronen Lerneinheiten konzipiert. Im Mittelpunkt steht die Anwendung theoretischer Konzepte aus Stochastik und Datenanalytik auf echte Use-Cases regionaler Unternehmen. Für die Umsetzung der Projekte nutzen die Studierenden Jupyter Notebooks. Die finalen Ergebnisse werden in einer Seminararbeit im Format einer Mini-Masterarbeit ausgearbeitet und an das jeweilige Unternehmen übergeben. Die Idee war, den Einsatz von KI sowohl auf Studierendenseite als auch auf Lehrendenseite zu integrieren: Studierende können dadurch bei Programmierung, und Projektumsetzung unterstützt werden. Lehrende wiederum können KI nutzen, etwa zur Überarbeitung von Lehrmaterial, zur Erstellung von Beispielcode und Quizfragen sowie zur Bewertung der finalen Seminararbeiten. Für die Studierenden ergibt sich daraus der Vorteil, effizienter zu arbeiten, schneller Feedback zu erhalten und sich gezielter auf Prüfungen vorzubereiten. <br>Die Lehrenden profitieren von der Möglichkeit, Routineaufgaben zu automatisieren und mehr Zeit für qualitative Betreuung sowie die inhaltliche Weiterentwicklung der <br>Lehrveranstaltung zu gewinnen.</p>
format Recurso digital
id zenodo_https___doi_org_10_5281_zenodo_19607486
institution Zenodo
language deu
publishDate 2025
publisher Zenodo
record_format zenodo
spellingShingle Projekt KI-ING - Wenn KI besser klingt, als Studierende lernen
Finck, Steffen
Plankensteiner, Kathrin
<p>Die Lehrveranstaltung ist als integrierte Präsenzveranstaltung mit asynchronen Lerneinheiten konzipiert. Im Mittelpunkt steht die Anwendung theoretischer Konzepte aus Stochastik und Datenanalytik auf echte Use-Cases regionaler Unternehmen. Für die Umsetzung der Projekte nutzen die Studierenden Jupyter Notebooks. Die finalen Ergebnisse werden in einer Seminararbeit im Format einer Mini-Masterarbeit ausgearbeitet und an das jeweilige Unternehmen übergeben. Die Idee war, den Einsatz von KI sowohl auf Studierendenseite als auch auf Lehrendenseite zu integrieren: Studierende können dadurch bei Programmierung, und Projektumsetzung unterstützt werden. Lehrende wiederum können KI nutzen, etwa zur Überarbeitung von Lehrmaterial, zur Erstellung von Beispielcode und Quizfragen sowie zur Bewertung der finalen Seminararbeiten. Für die Studierenden ergibt sich daraus der Vorteil, effizienter zu arbeiten, schneller Feedback zu erhalten und sich gezielter auf Prüfungen vorzubereiten. <br>Die Lehrenden profitieren von der Möglichkeit, Routineaufgaben zu automatisieren und mehr Zeit für qualitative Betreuung sowie die inhaltliche Weiterentwicklung der <br>Lehrveranstaltung zu gewinnen.</p>
title Projekt KI-ING - Wenn KI besser klingt, als Studierende lernen
url https://doi.org/10.5281/zenodo.19607486