Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung und das Transparenzproblem: Eine Analyse und ein Lösungsvorschlag

Kapitel in diesem Buch

1. Frontmatter 1
2. Inhalt 5
3. Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung: Chancen und Grenzen des KI-gestützten Lernens und Lehrens 7
4. Learning Analytics in Hochschulen und Künstliche Intelligenz 27
5. Ménage à trois 51
6. Ethische Perspektiven auf Künstliche Intelligenz im Kontext der Hochschule 71
7. Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung und das Transparenzproblem: Eine Analyse und ein Lösungsvorschlag 87
8. Studierende im KI-Diskurs 99
9. Digitale Lernumwelten, studentische Diversität und Learning Outcomes: Empirische Befunde und Implikationen für die digitale Hochschulbildung 119
10. »Wie kann ich dich unterstützen?« 145
11. KI-basierte Erstellung individualisierter Mathematikaufgaben für MINT-Fächer 161
12. Das Motivationspotenzial von Spielen erschließen 173
13. Künstliche Intelligenz und forschendes Lernen – ein ideales Paar im Hochschulstudium!? 195
14. Künstliche Intelligenz zur Studienindividualisierung 213
15. Natural Language Processing im akademischen Schreibprozess – mehr Motivation durch Inspiration? 227
16. Transdisziplinäre Entwicklung von Chatbots in der Betriebswirtschaftslehre und der Wirtschaftspsychologie 253
17. Wie wollen wir leben? 271
18. Peer Review 279
19. Verzeichnis der Videos 281