Veranstaltungsarten (SWS)
Vorlesung: 3 │ Übung: 0 │ Praktikum: 1 │ Seminar: 0
Prüfungsnummer:
Prüfungskennung:
Lehrform:

Blended Learning: Präsenzvorlesungen und praktische Übungen mit Online-Lernmodulen und Gruppenarbeit.

Sprache: Englisch
Turnus: SS
ECTS: 6
Prüfungsleistung Klausur (90 min.)
Mündliche Prüfung (30 min.)
zugeordnete Studiengänge
zugeordnete Personen
zugeordnete Module
Informationen
Beschreibung:

Computer und "maschinelle Intelligenz" werden häufig als Mittel zur Bewältigung der heutigen kritischen Bildungsherausforderungen diskutiert: Remote Learning, Lernen im eigenen Tempo, auf die eigenen Bedürfnisse und den eigenen Hintergrund abgestimmtes Lernen, Bereitstellung einer hochwertigen Bildung an und für alle.

In diesem Kurs sind alle Masterstudenten mit technischem oder nichttechnischem Hintergrund willkommen. Im Laufe des Semesters werden wir Themen an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz in der Bildung, Bildungstechnologien und Mensch-Computer-Interaktion behandeln und praktische Übungen durchführen, um unser Verständnis für intelligente Lerntechnologien zu vertiefen. Im Einzelnen werden wir Folgendes besprechen:

  • Einführung in Bildungstechnologien
  • Künstliche Intelligenz im Bildungswesen (AIED)
  • Student Modeling
  • Intelligente Tutorensysteme (ITS)
  • Kollaborative Lernumgebungen / MOOCs
  • Lernmanagementsysteme / Offene Bildungsressourcen
  • Fairness, Rechenschaftspflicht, Transparenz und Ethik in AIED.
Lernziele:

Die Studierenden lernen den aktuellen Stand der Forschung im Bereich der Bildungstechnologien mit einem Schwerpunkt auf Künstlicher Intelligenz im Bildungswesen kennen. Sie werden mit algorithmischen Techniken zur Modellierung von Kognition und Wissen vertraut gemacht und erkunden, wie diese Darstellungen in der Praxis eingesetzt werden. Die Studierenden erforschen verschiedene Lernumgebungen, die von "intelligenten" Algorithmen unterstützt werden, und lernen den Einsatz von Technologie als Werkzeug und Mittel zur Orchestrierung des Lernens kennen.

Literatur:
  • How People Learn: Brain, Mind, Experience, and School: Expanded Edition (2000), National Research Council. Washington, DC: The National Academies Press.https://doi.org/10.17226/9853.
  • Handbook of design in educational technology (2013), Rosemary Luckin, Sadhana Puntambekar, Peter Goodyear, Barbara Grabowski, Joshua Underwood, and Niall Winters (eds).
  • International handbook of computer-supported collaborative learning (2021) Cress, U., Oshima, J., Rosé, C., & Wise, A. (2021). Computer-Supported Collaborative Learning Series, 19.
  • Ausgewählte Veröffentlichungen (Forschung/Nachrichtenartikel)
Vorleistung:
Infolink: www.uni-due.de/colaps/teaching
Bemerkung:
Description:

Computers and 'machine-intelligence' are frequently discussed as the means for addressing today's critical educational challenges: learning remotely, learning at one's own pace, learning according to one's needs and background, providing quality education to all and for all.

In this course, we welcome all master-level students with technical or non-technical background. Through the semester, we will cover topics on the intersection of Artificial Intelligence in Education, Educational Technologies, and Human-Computer Interaction and we will carry out hands-on exercises to deepen our understanding regarding intelligent learning technologies. Specifically, we will go over the following:

 Introduction to educational technologies

  • Artificial intelligence in education (AIED)
  • Student Modeling
  • Intelligent Tutoring Systems (ITS)
  • Collaborative learning environments / MOOCs
  • Learning Management Systems / Open Educational Resources
  • Fairness, Accountability, Transparency and Ethics in AIED.
Learning Targets:

Students will learn about the state-of-the-art research in Educational Technologies with a focus on Artificial Intelligence in Education. They will familiarize with algorithmic techniques for modeling cognition and knowledge, and they will explore how these representations are used in practice. Students will explore various learning environments supported by "intelligent" algorithms and will learn about using technology as a tool and means for orchestrating learning.

Literature:
  • How People Learn: Brain, Mind, Experience, and School: Expanded Edition (2000), National Research Council. Washington, DC: The National Academies Press.https://doi.org/10.17226/9853.
  • Handbook of design in educational technology (2013), Rosemary Luckin, Sadhana Puntambekar, Peter Goodyear, Barbara Grabowski, Joshua Underwood, and Niall Winters (eds).
  • International handbook of computer-supported collaborative learning (2021) Cress, U., Oshima, J., Rosé, C., & Wise, A. (2021). Computer-Supported Collaborative Learning Series, 19.
  • Ausgewählte Veröffentlichungen (Forschung/Nachrichtenartikel)
Pre-Qualifications:
Info Link: www.uni-due.de/colaps/teaching
Notice: