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Auflistung nach Autor:in "Rebholz, Sandra"

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  • Textdokument
    EPEPLA Workshop on E-Portfolios Evolution Powered by Language Analysis
    (Proceedings of DELFI Workshops 2024, 2024) Libbrecht, Paul; Hoeppner, Kristina; Rebholz, Sandra; Mueller, Wolfgang
    The practice of students creating ePortfolios has been experienced as an effective means of students proving their individual knowledge and competencies by creating digital works that can be shared. This practice has been used for decades and has allowed many students to create study-relevant work and document these in E-Portfolios. Teachers, recruitment actors and fellow learners have enjoyed the possibility to perceive the learning and the relevant knowledge by reviewing E-Portfolios. Artificial intelligence empowers the reviewers of the work by providing powerful techniques that inform the many dimensions of the texts and can support the review and the creation of additional learning evidence. The Workshop ‘E-Portfolios Evolution Powered by Language Analysis’ has surfed this wave and provided a panorama of current techniques of employing machine-learning and large language model technology that support the pedagogical practice of e-portfolios to demonstrate student learning activity.
  • Konferenzbeitrag
    Implementierung von Textanalyse in der E-Portfolio-Bewertung
    (Proceedings of DELFI Workshops 2024, 2024) Günthner, Pierre-Olivier; Rebholz, Sandra
    Die Implementierung von Textanalyse in die Bewertung von E-Portfolios bietet eine Möglichkeit, die Bewertung formaler Kriterien von E-Portfolios zu unterstützen. Durch den Einsatz von natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) und statistischen Methoden werden verschiedene linguistische Merkmale erfasst und analysiert, darunter die Textkomplexität, lexikalische Vielfalt und Kohärenz. Herausforderungen werden in der Interpretation der ermittelten Kennzahlen sowie in der Eignung von statistischen Methoden und Standardmodellen des NLP für spezifische Themen wie z.B. Informatik gesehen.
  • Conference paper
    KI-basierte Analyse von E-Portfolios
    (Proceedings of DELFI 2024, 2024) Gantikow, Alexander; Durski, Sara; Isking, Andreas; Libbrecht, Paul; Müller, Wolfgang; Ostermann, Simon; Rebholz, Sandra
    E-Portfolios stellen eine effektive Form des Assessments im Kontext des kompetenzbasierten Lernens dar. Die Sichtung und Bewertung solcher Lerntagebücher bringt allerdings bislang einen hohen Zeitaufwand mit sich. Die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) liefert vielversprechende Ergebnisse in der Analyse von Texten und eröffnet auch in den Bereichen des formativen und summativen Assessments sowie Feedback von E-Portfolios neue Möglichkeiten, Lehrende bei der Bewertung, aber auch Studierende bei der Komposition von E-Portfolios zu unterstützen. Im Rahmen des hier vorgestellten Projekts wurde eine webbasierte Infrastruktur entwickelt, die E-Portfolios von Studierenden analysiert und für das Assessment relevante Indikatoren und Aspekte in Form von Dashboards visualisiert, um so neue Zugänge zu deren Inhalten zu schaffen. Verfolgte Ansätze und Methoden werden beschrieben und erste Evaluationsergebnisse präsentiert, die die Machbarkeit des Ansatzes demonstrieren, sowie erste Erkenntnisse über den potenziellen Mehrwert des Systems und dafür notwendige Weiterentwicklungen abgeleitet.
  • Textdokument
    Mobile Web-Technologien im Sport: Konzeption,Entwicklung und Evaluation eines Trainingsassistenten
    (Bildungsräume 2017, 2017) Ellek, Dominic; Müller, Wolfgang; Rebholz, Sandra; König, Stefan
    In diesem Beitrag wird die Konzeption, Entwicklung und Evaluation eines technologiebasierten Trainingsassistenten vorgestellt. Der Prototyp des mobilen Trainingsassistenten mit der Bezeichnung TASI wurde für den Bereich Handball konzipiert. Mit ihm sollen typische Problemfelder bewältigt und alternative Trainings- und Organisationsformen, wie beispielsweise individuelles Training, unterstützt werden. Für die wissenschaftlich fundierte Entwicklung des Prototyps wird der Design-Based Research-Ansatz aufgegriffen. Hinsichtlich dessen findet eine formative und summative Evaluation statt. Der Trainingsassistent wurde einer Testphase im Trainingsbetrieb unterzogen und anhand eines Fragebogens, basierend auf dem Technology Acceptance Model (TAM) und der System Usability Scale (SUS), untersucht. Mit den verschiedenen Erhebungsmethoden konnte beobachtet werden, dass der Assistent von den Nutzern akzeptiert wurde und einen Mehrwert generiert hat.