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https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-783114
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Künstliche Intelligenz in der Hochschullehre: Empirische Untersuchungen zur KI-Akzeptanz von Studierenden an (sächsischen) Hochschulen
Artificial Intelligence in Higher Education: Empirical Studies on AI Acceptance by Students at (Saxon) Universities
[research report]
Corporate Editor
Technische Universität Dresden, Zentrum für Qualitätsanalyse (ZQA), Kompetenzzentrum für Bildungs- und Hochschulforschung (KfBH)
Abstract Inwieweit KI das neuartige universitäre Lehren und Lernen wirksam begleiten kann, wird im BMBF-Verbundprojekt 'tech4comp: Personalisierte Kompetenzentwicklung durch skalierbare Mentoringprozesse' untersucht. Gemeinsam beforscht man soziotechnische Artefakte für personalisiertes digital-gestütztes Me... view more
Inwieweit KI das neuartige universitäre Lehren und Lernen wirksam begleiten kann, wird im BMBF-Verbundprojekt 'tech4comp: Personalisierte Kompetenzentwicklung durch skalierbare Mentoringprozesse' untersucht. Gemeinsam beforscht man soziotechnische Artefakte für personalisiertes digital-gestütztes Mentoring für Studierende. Hierzu werden u.a. Rahmenbedingungen und (soziale) Kontextfaktoren erforscht, um die Implementierung von KI in der Hochschulbildung zu unterstützen. Es wird davon ausgegangen, dass unabhängig von der Art der Technologie und vom pandemischen Kontext, insbesondere die Akzeptanz und Bereitschaft der beteiligten Stakeholder zum erfolgreichen Einsatz intelligenter Bildungstechnologien beiträgt. Das ZQA/KfBH der TU Dresden widmet sich unter der Leitung von Dr. Cathleen M. Stützer im Forschungsprojekt der Elaboration von Handlungsfeldern, die sich aus einer soziotechnischen Beforschung von KI in der Hochschulbildung ergeben. Fallstudien hierzu stellen sich u. a. Fragen zu Gelingensbedingungen und Wirksamkeit digitaler Hochschulbildung, um (prospektiv) eine erfolgreiche Implementierung KI-gestützter adaptiver Mentoringsysteme mit evidenten Forschungsberichten zu unterstützen.... view less
Keywords
university teaching; mentoring; university level of education; educational technology; artificial intelligence; acceptance; university; digitalization; Saxony; Federal Republic of Germany
Classification
University Education
Curriculum, Teaching, Didactics
Free Keywords
Bereitschaft; Adoption
Document language
German
Publication Year
2022
City
Dresden
Page/Pages
88 p.
DOI
https://doi.org/10.25368/2022.12
Status
Published Version; peer reviewed