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Auflistung nach Autor:in "Lewandowski, Tom"

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  • Konferenzbeitrag
    Enhancing educational insights: A real-time data analytics stack for project-basedlearning
    (INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten, 2023) Gücük, Gian-Luca; Simic, Dejan; Leible, Stephan; Lewandowski, Tom; Kučević, Emir
    This paper presents a real-time data analytics (DA) stack designed for a project-based course utilizing Jira for project management at a university. The DA stack follows an Extract, Transform, and Load process to visualize students’ usage data within dashboards. The DA stack supports course management by providing insights into students’ activities and progress. We demonstrate the DA stack’s effectiveness through an evaluative case study, which was found to support course objectives and foster improved behavioral adaptations from lecturers to students. Furthermore, we propose a generic DA stack for generalizing and adopting it for similar applications, considering the extensibility and maintainability inherent in the open-source tools used. Moreover, we provide the GitHub repository to view our source code. This study contributes to the relatively underexplored field of real-time learning analytics and offers a starting point for the customization and adoption of the proposed DA stack in different educational contexts.
  • Zeitschriftenartikel
    Zwischen Forschung und Praxis: Fähigkeiten und Limitationen generativer KI sowie ihre wachsende Bedeutung in der Zukunft
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 61, No. 2, 2024) Leible, Stephan; Gücük, Gian-Luca; Simic, Dejan; von Brackel-Schmidt, Constantin; Lewandowski, Tom
    Die dynamische Entwicklung und steigende Beliebtheit generativer künstlicher Intelligenz (genKI), besonders durch die Verbreitung und dem Einsatz von ChatGPT, hat das enorme Potenzial dieser Technologie gezeigt, Berufsfelder und Branchen grundlegend transformieren zu können. Die Entscheidung hinsichtlich des Einsatzes von genKI sowie die Identifikation aussichtsreicher Anwendungsszenarien stellen in Anbetracht eines rasch wachsenden und immer komplexeren Marktes erhebliche Herausforderungen dar. Angesichts dieser Gegebenheiten wird mit dem vorliegenden Artikel das Ziel verfolgt, eine Übersicht über die Fähigkeiten und Limitationen von genKI zu präsentieren. Mittels einer systematischen Literaturrecherche wurden vielfältige Anwendungsszenarien eruiert und im Hinblick auf die Ergebnisse des genKI-Einsatzes bewertet, was eine Momentaufnahme der aktuellen Fähigkeiten und Limitationen ermöglichte. Zusätzlich wurde eine Umfrage unter 40 Teilnehmenden durchgeführt, um die Nutzungsgewohnheiten und Erfahrungen im Umgang mit genKI zu erfassen und die Befunde aus der Literatur zu validieren. Die erlangten Einsichten sollen Praktikerinnen und Praktiker bei der Navigation im Bereich genKI unterstützen und eine Entscheidungshilfe bieten, indem die identifizierten Fähigkeiten und Limitationen im Kontext eigener Anwendungsszenarien eingeordnet werden können. Weiterhin liefern die Ergebnisse Anhaltspunkte für die methodische Untersuchung von genKI-Anwendungsszenarien sowie Ausgangspunkte für die wissenschaftliche Vertiefung durch Forscherinnen und Forscher. Mit der Verknüpfung von theoretischer Analyse und praktischer Erhebung bietet der Artikel einen umfassenden Einblick in den aktuellen Stand von genKI. The dynamic development and increasing popularity of generative artificial intelligence (genAI), especially through the spread and use of ChatGPT, has shown the enormous potential of this technology to fundamentally transform professions and industries. The decision regarding using genAI and identifying promising application scenarios pose considerable challenges in view of a rapidly growing and increasingly complex market. Given these circumstances, this article aims to present an overview of the capabilities and limitations of genAI. A systematic literature review was used to identify a variety of application scenarios and evaluate them in terms of the outcomes of genAI deployment, providing a snapshot of current capabilities and limitations. In addition, a survey was conducted among 40 participants to record usage habits and experiences in dealing with genAI and to validate the findings from the literature. The insights gained should support practitioners in navigating the field of genAI and provide decision-making support by enabling them to classify the identified capabilities and limitations in the context of their own application scenarios. Furthermore, the results provide points of reference for the methodical investigation of genAI application scenarios as well as starting points for in-depth scientific research by researchers. By linking theoretical analysis and a practical survey, the article offers a comprehensive insight into the current state of genAI.