Publikation
Künstliche Intelligenz in Bildungs- und Arbeitsräumen: Internet der Dinge, Big Data, Personalisierung und adaptives Lernen
Milos Kravcik; Carsten Ullrich; Christoph Igel
In: Hartmut Hirsch-Kreinsen; Anemari Karacic. Autonome Systeme und Arbeit: Perspektiven, Herausforderungen und Grenzen der Künstlichen Intelligenz in der Arbeitswelt. Pages 47-68, ISBN 978-3-8376-4395-4, transcript, Bielefeld, 2/2019.
Zusammenfassung
Die Autoren fokussieren die Möglichkeiten der Nutzung Künstlicher Intelligenz bei der Optimierung von Lernprozessen (Smart Learning). Sie erörtern, wie diese eingesetzt werden können, um Lernprozesse zu personalisieren, indem sich die Systeme beispielsweise an die Nutzer/-innen und ihre Bedarfe anpassen können. Am Beispiel des APPsist-Systems wird eine intelligente, adaptive Lerntechnologie vorgestellt, welche sensorgestützt angepasste Hilfestellungen im Hinblick auf Wissensvermittlung für Beschäftigte bereitstellt.1 Die neuen Technologien sollen vor allem auch dafür genutzt werden, neue Lernformen zu ermöglichen und informelles Lernen am Arbeitsplatz zu fördern.
Projekte
- ADAPTION - Reifegradbasierte Migration zum CPPS
- APPsist - CPS-integrierte Assistenzsysteme und Wissensdienste zur mobilen und kontextsensitiven Wissens- und Handlungsunterstützung in der Smart Production