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158 B Anwendung
Ifenthaler, Dirk; Mah, Dana-Kristin; Yau, Jane Yin-Kim (2017): Studienerfolg mittels Learning
Analytics. e-teaching.org. Online verfügbar unter https://www.e-teaching.org/etresources/
pdf/erfahrungsbericht_2017_ifenthaler-et-al_studienerfolg-mittels-learning-analytics.pdf,
zuletzt geprüft am 05.06.18.
Ifenthaler, Dirk; Schuhmacher, Clara (2016): Learning analytics im Hochschulkontext. In:
WIST 45 (4), S. 176–181. DOI: 10.15358/0340-1650-2016-4-176.
Ifenthaler, Dirk; Widanapathirana, Chathuranga; Springer. (2014): Development and
Validation of a Learning Analytics Framework. Two Case Studies Using Support Vector
Machines. In: Technology, knowledge and Learning 19 (1-2), S. 221–240. DOI: 10.1007/
s10758-014-9226-4.
Ionica, Lavina (2016): Learning Analytics in der Hochschullehre. Hg. v. Hochschulforum
Digitalisierung. Online verfügbar unter https://hochschulforumdigitalisierung.de/de/blog/
learning-analytics-hochschullehre, zuletzt geprüft am 30.05.2018.
Johnson, L.; Adams Becker, S.; Cummins, M.; Estrada, V.; Freeman, A.; Hall, C. (2016): NMC
Horizon Report: 2016 Higher Education Edition. Hamburg: Multimedia Kontor Hamburg.
Online verfügbar unter https://www.mmkh.de/fileadmin/dokumente/Publikationen/2016-
nmc-horizon-report-he-DE.pdf, zuletzt geprüft am 04.06.18.
Jülicher, Tim (2015): Big Data in der Bildung. Learning Analytics, Educational Data Mining
und Co. In: ABIDA-Dossier.
Kellen, V.; Recktenwald, A.; Burr, S. (2013): Applying Big Data in Higher Education: A Case
Study. 13. Aufl. Hg. v. Cutter Consortium (8). Online verfügbar unter https://www.cutter.
com/article/applying-big-data-higher-education-case-study-400836, zuletzt geprüft am
05.06.2018.
Leitner, Philipp; Ebner, Martin; Erpenbeck, John; Sauter, Werner (2017): Learning Analytics in
Hochschulen. In: Handbuch Kompetenzentwicklung im Netz. Bausteine einer neuen
Lernwelt. Stuttgart: Schäffer-Poeschel Verlag, S. 371–383.
Loser, Kai-Uwe (2016): Pro und Contra: Positionen zu Learning Analytics. Hg. v. e-teaching.
org. Online verfügbar unter https://www.e-teaching.org/community/meinung-old/pro_
con_learning_analytics/index_html, zuletzt aktualisiert am 17.06.2016, zuletzt geprüft am
30.05.2018.
Mah, Dana-Kristin (2016): Learning Analytics and Digital Badges. Potential Impact on
Student Retention in Higher Education. In: Technology, knowledge and Learning 21 (3).
New York: Springer. Online verfügbar unter http://dx.doi.org/10.1007/s10758-016-9286-
8, zuletzt geprüft am 22.06.2018.
Merceron, Agathe; Bilkstein, Paulo; Siemens, George (2015): Learning Analytics: From Big
Data to Meaningful Data. In: Journal of Learning Analytics 2 (3), S. 4–8. Online verfügbar
unter https://files.eric.ed.gov/fulltext/EJ1127050.pdf, zuletzt geprüft am 05.06.18.
Nguyen, Quan; Tempelaar, Dirk; Rienties, Bart; Giesbers, Bas (2016): What learning analytics
based prediction models tell us about feedback preferences of students. In: The Quarterly
Review of Distance Education Band 17 (Ausgabe 3), S. 13–33. Online verfügbar unter
Künstliche Intelligenz
Technologie | Anwendung | Gesellschaft
- Title
- Künstliche Intelligenz
- Subtitle
- Technologie | Anwendung | Gesellschaft
- Editor
- Volker Wittpahl
- Publisher
- Springer Vieweg
- Date
- 2019
- Language
- German
- License
- CC BY 4.0
- ISBN
- 978-3-662-58042-4
- Size
- 16.8 x 24.0 cm
- Pages
- 286
- Keywords
- Elektrische Antriebssysteme, Intelligentes Gesamtmaschinenmanagement, Künstliche Intelligenz, Data Mining, Maschinelles Lernen, Deep Learning, artificial intelligence, data mining, machine learning, deep learning
- Category
- Technik
Table of contents
- Vorwort 7
- Inhaltsverzeichnis 15
- A Technologie 18
- B Anwendung 92
- Einleitung: KI ohne Grenzen? 95
- 5. Neue Möglichkeiten für die Servicerobotik durch KI 99
- 6. E-Governance: Digitalisierung und KI in der öffentlichen Verwaltung 122
- 7. Learning Analytics an Hochschulen 142
- 8. Perspektiven der KI in der Medizin 161
- 9. Die Rolle der KI beim automatisierten Fahren 176
- 10. Maschinelle Übersetzung 194
- C Gesellschaft 212
- Ausblick 273
- Anhang 277
- Autorinnen und Autoren 277
- Abkürzungsverzeichnis 286