KI-gestützte Studienverlaufsplanung und -analyse mit AIStudyBuddy

Dieser Beitrag präsentiert das Projekt AIStudyBuddy, in dem unter Einsatz daten-getriebener und regelbasierter KI-Technologie zwei Webanwendungen zur Studienverlaufsplanung für Studierende und dem Studienmonitoring für Studiengangdesigner entwickelt werden. In einer gemeinsamen Referenzarchitektur und einem vereinheitlichen Datenmodell werden relevante Daten in einer Analyseinfrastruktur aufbereitet und für die Anwendungen bereitgestellt.

Judel, Sven; Batz, Katharina; Röpke, René; Bär, Dominik; Henao, J. Leandro; Rumert, Luis (2023): KI-gestützte Studienverlaufsplanung und -analyse mit AIStudyBuddy. Workshops der 21. Fachtagung Bildungstechnologien (DELFI). DOI: 10.18420/wsdelfi2023-55. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. pp. 193-196. KI-gestützte Studienplanung und Kohortenverfolgung. Aachen. 11.-13. September 2023

Schlagwörter

Studienverlaufsplanung , Studienmonitoring , Feedback , Curriculumsentwicklung , Process Mining , Mixed Integer Programming

DOI

10.18420/wsdelfi2023-55

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