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Author(s): Weishaupt, Horst
Title: Unterricht in den künstlerischen Fächern an den Grundschulen in NRW. Erhebliche Abweichungen zwischen den Regionen
In: SchulVerwaltung. Ausgabe Nordrhein-Westfalen, 32 (2021) 1, S. 22-25
DOI: 10.25656/01:24315
URN: urn:nbn:de:0111-pedocs-243153
URL: https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0111-pedocs-243153
Publication Type: 3b. Beiträge in weiteren Zeitschriften; praxisorientiert
Language: Deutsch
Keywords: Kunstunterricht; Musikunterricht; Grundschule; Stundentafel; Umsetzung; Region; Vergleich; Schulstatistik; Nordrhein-Westfalen; Deutschland;
Abstract: Die Situation und Entwicklung des Fachunterrichts in den künstlerischen Fächern von 2002 bis 2017 in Nordrhein-Westfalen wird im Vergleich der Kreise anhand von Daten der Schulstatistik analysiert. Es zeigen sich Unterschiede in der Gewichtung der beiden künstlerischen Fächer aber auch in der Umsetzung der Stundenvorgabe der Stundentafel. (DIPF/Autor)
DIPF-Departments: Struktur und Steuerung des Bildungswesens
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Author(s): Gombert, Sebastian
Title: Twin BERT contextualized sentence embedding space learning and gradient-boosted decision tree ensembles for scene segmentation in German literature
In: Zehe, Albin; Konle, Leonard; Dümpelmann, Lea; Guis, Evelyn; Guhr, Svenja; Hotho, Andreas; Jannidis, Fotis; Kaufmann, Lucas; Krug, Markus; Puppe, Frank; Reiter, Nils; Schreiber, Annekea (Hrsg.): Shared Task on Scene Segmentation @ KONVENS 2021 (STSS 2021): Proceedings of the Shared Task on Scene Segmentation, co-located with the 17th Conference on Natural Language Processing (KONVENS 2021), Düsseldorf, Germany, September 6th, 2021, Aachen: RWTH, 2021 (CEUR Workshop Proceedings, 3001), S. 42-48
URL: http://ceur-ws.org/Vol-3001/paper5.pdf
Publication Type: 4. Beiträge in Sammelbänden; Tagungsband/Konferenzbeitrag/Proceedings
Language: Englisch
Keywords: Geisteswissenschaften; Digitalisierung; Text; Erzählung; Szene; Segmentierung; Künstliche Intelligenz; Computerlinguistik; Tagungsbeitrag
Abstract: Dieser Beitrag dokumentiert eine Einreichung für die Shared Task zur Szenensegmentierung, die im Rahmen der KONVENS 2021 durchgeführt wurde (Zehe et al., 2021b). Ziel dieser Gemeinschaftsaufgabe war es, Methoden zu finden, um narrative Texte in verschiedene Szenen zu segmentieren - Textabschnitte, in denen Ort, Zeit und Figurenkonstellation mehr oder weniger kohärent bleiben. Diese Aufgabe wird als Satzklassifikationsaufgabe formuliert, bei der Sätze am Rande der Szenen von Sätzen innerhalb der Szene unterschieden werden müssen. Der in dieser Arbeit vorgestellte Ansatz basiert auf zwei Schritten. Im ersten Schritt wird ein Twin-BERT-Trainingsaufbau verwendet, um einen Satzeinbettungsraum zu erlernen, in dem Sätze, die als Szenengrenzen fungieren, gut von Sätzen, die sich in der Szene befinden, unterschieden werden. Im zweiten Schritt werden die von diesem Modell generierten Satzeinbettungen als Merkmalsvektoren verwendet, um ein gradient-boosted Entscheidungsbaum-Ensemble zu füttern, das die endgültigen Vorhersagen durchführt. In der Rangliste der gemeinsamen Aufgaben belegte das System den zweiten Platz in Track 1 und den ersten Platz in Track 2.
(Übersetzt mit www.DeepL.com/Translator (kostenlose Version))
Abstract (english): This paper documents a submission to the shared task on scene segmentation hosted at KONVENS 2021 (Zehe et al., 2021b). The aim of this shared task was to find methods for segmenting narrative texts into different scenes-segments of text where location, time and the constellation of characters stay more or less coherent. This task is formulated as a sentence classification task where sentences bordering the scenes have to be distinguished from in-scene sentences. The approach presented in this paper is based on two steps. In the first one, a twin BERT training setup is used to learn a sentence embedding space in which sentences functioning as scene borders are well-separated from ones that are in-scene. In the second one, the sentence embeddings generated by this model are used as feature vectors to feed a gradient-boosted decision tree ensemble which conducts final predictions. In the shared task leaderboard, the system ranked second in track 1 and first in track 2. (DIPF/Orig.)
DIPF-Departments: Informationszentrum Bildung
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Author(s): Rakoczy, Katrin; Frick, Ulrich; Weiß, Susanne; Tallon, Miles; Wagner, Ernst
Title: "Ich sehe was, was Du nicht siehst!" Erste Bausteine zur Messung von Bildkompetenz bei Schüler* innen der 9. Und 10. Jahrgangsstufe
In: Timm, Susanne; Costa, jana; Kühn, Claudia; Scheunpflug, Annette (Hrsg.): Kulturelle Bildung: Theoretische Perspektiven, methodologische Herausforderungen, empirische Befunde, Münster: Waxmann, 2021 , S. 379-399
URL: https://www.pedocs.de/volltexte/2020/21039/pdf/Timm_et_al_2020_Kulturelle_Bildung.pdf#page=380
Publication Type: 4. Beiträge in Sammelbänden; Sammelband (keine besondere Kategorie)
Language: Deutsch
Keywords: Deutschland; Kunstunterricht; Bildbetrachtung; Kompetenz; Messung; Psychometrie; Schüler; Schülerin; Schuljahr 09; Schuljahr 10; Augenbewegung; Bewegungsablauf; Befragung; Empirische Untersuchung; Querschnittuntersuchung; Bayern; Hessen; Nordrhein-Westfalen; Schleswig-Holstein
Abstract: Was lernen die Schüler*innen im Kunstunterricht? Wie gut lernen sie es? Das zentrale Lernziel des Kunstunterrichts kann mit dem Konzept Bildkompetenz formuliert werden. Lässt sich diese Kompetenz auf Niveaus klassifizieren wie z. B. die Sprachkompetenz in einer erlernten Fremdsprache? Oder ist es sinnvoller, ein Profil über mehr oder weniger stark miteinander korrelierende Teilkompetenzen zu benutzen, um Bildungseffekte messbar zu machen? Als Teil des Verbundprojekts BKKB ("Bildkompetenz in der Kulturellen Bildung - was ist und wie fördert man Bildkompetenz?") geht das Projekt BKKB Assessment der Frage "Was ist Bildkompetenz?" nach (Förderkennzeichen 01JK1606A). Im zweiten Projekt des Verbunds (BKKB Unterricht, Förderkennzeichen 01JK1606B) wird die zweite Hauptfrage des Verbundprojekts "Wie fördert man Bildkompetenz?" bearbeitet. Der vorliegende Beitrag bezieht sich auf BKKB Assessment. Das Projekt bedient sich des Methodenkoffers der Psychometrie. Ziel ist die Entwicklung einer Testbatterie von visuell-ästhetischen Aufgaben, die eine sinnvolle, inhaltlich gültige Aussage über die Bildkompetenz eines/r Lernenden erlauben (d. h. Bildkompetenz valide messen können), Ergebnisse mit möglichst wenig Messfehlern zeitigen (d. h. reliabel messen), und von den Lehrenden unabhängig (d. h. objektiv) sind. Wichtig ist für das Vorhaben insbesondere, dass keine Neuauflage eines Intelligenztests (eingeschränkt auf visuelle Wahrnehmung) entsteht, sondern dass die ästhetische Dimension (ästhetisches Erleben, Wertschätzung, Deutung, Produzieren von "Bildern"1) im Messgegenstand Berücksichtigung findet. (DIPF/Orig.)
DIPF-Departments: Lehr und Lernqualität in Bildungseinrichtungen
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Author(s): Schmid, Ulrich; Blanc, Berit; Toepel, Michael; Pinkwart, Niels; Drachsler, Hendrik
Title: KI@Bildung: Lehren und Lernen in der Schule mit Werkzeugen Künstlicher Intelligenz. Schlussbericht
Published: Essen: Deutsche Telekom Stiftung, 2021
URL: https://www.telekom-stiftung.de/sites/default/files/files/media/publications/KI%20Bildung%20Schlussbericht.pdf
Publication Type: 5. Arbeits- und Diskussionspapiere; Forschungsbericht/Projektberichte/Schulrückmeldungen
Language: Deutsch
Keywords: Künstliche Intelligenz; Bildung; Schule; Lehr-Lern-Prozess; Neue Technologien; Unterrichtstechnologie; Digitalisierung; Mensch-Maschine-Kommunikation; Anwendungsbeispiel; Unterricht; Medieneinsatz; Lernumgebung; Schulorganisation; Medienmarkt; Technologische Entwicklung; Didaktik; Innovation; Datenschutz; Lehrer; Qualifikation; Systematic Review; Inhaltsanalyse; Expertenbefragung; Deutschland
Abstract: Wo stehen KI-gestützte, lernförderliche Anwendungen aktuell in ihrer Entwicklung? Was gibt es bereits? Wo liegen die Potenziale, was sind Herausforderungen und Risiken auf diesem Gebiet? Im Auftrag der Telekom-Stiftung hat das mmb Institut unter Mitarbeit des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) und des Leibniz-Instituts für Bildungsforschung und Bildungsinformation (DIPF) eine Markt- und Trendanalyse erstellt. (DIPF/Verlag)
DIPF-Departments: Informationszentrum Bildung
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Author(s): Yücebaş, Ayşegül; Kube, Dana; Spartafora, Alessia; Schneider, Jan; Alsaleh, Ala; Radicchi, Elena; Foresti, Illaria; Longobardi, Rosalia; Isoardo, Micol; Cramaro, Fiorenza; Battini, Silvia; Tocalachis, Elvira; Chomatianou, Margaret; Erkan, Hakan; Dijk, Guido van
Title: Compendium of gamification strategies based on Augmented reality for STE(A)M learning
Published: Frankfurt am Main: DIPF | Leibniz‐Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation, 2020 (AR4STE(A)M - use gamification strategies and augmented reality for innovative STE(A)M learning, 1)
URN: urn:nbn:de:0111-pedocs-206394
URL: https://www.pedocs.de/frontdoor.php?source_opus=20639
Publication Type: 1. Monographien (Autorenschaft); Monographie
Language: Englisch
Keywords: Augmented Reality; Digitale Medien; Game-Based-Learning; Informatikunterricht; Kunstunterricht; Lehrbuch; Lernen; Naturwissenschaftlicher Unterricht; Spielerisches Lernen; Technikunterricht
Abstract: Die erste Publikation des EU-Erasmus+ Projekts "AR4STE(A)M" ist das Augmented Reality Kompendium - eine Zusammenstellung geeigneter Spiel-basierter AR-Apps (Augmented Reality-Applications) und -Technologien für den MINT-Unterricht (Mathematik, Informatik, Naturwissenschaft, Kunst und Technik-Unterricht). Das digital verfügbare Kompendium zielt darauf ab, die relevantesten AR-Lernpraktiken aus 6 EU-Ländern (Belgien, Deutschland, Cypern/Griechenland, Italien, Niederlande & Türkei) vorzustellen. Mit Hilfe dieser Beispiele, die im Unterricht eingesetzt werden, soll in den Partnerländern das Engagement und der Spaß der Schülerinnen und Schüler am MIN(K)T-Unterricht erhöht werden. Diese kurze Zusammenfassung des Kompendiums gibt einen Überblick über die ausgewählten Beispiele bestehender Augmented Reality (AR)-Spiele und AR-Technologien auf deren Grundlage spielbasierte Lernaktivitäten (GBL-Game-Based Learning) im MINT-Unterricht der Sekundarstufe II entwickelt werden können. Die Publikation ist in drei Kapitel unterteilt. Das einleitende Kapitel stellt die allgemeinen und spezifischen Ziele des Projekts vor; das zweite Kapitel ist den wichtigsten Definitionen in Bezug auf AR gewidmet; das dritte und letzte Kapitel ist das "Herzstück" des Kompendiums. Es stellt die AR-basierten Spiele und die AR-Technologien vor und gibt Anwendungsbeispiele für spielbasierte Lernaktivitäten in MINT-Klassen in den 6 EU-Partnerländern. Weitere Einzelheiten zu den angewandten pädagogischen und technischen Methoden sowie den möglichen Lernerfolgen der AR-Aktivitäten werden ebenso beispielhaft erläutert.
Abstract (english): {Abstract_englisch}
DIPF-Departments: Informationszentrum Bildung
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Editor(s) Afli, Haithem; Bleimann, Udo; Burkhard, Dirk; Loew, Robert; Regier, Stefanie; Stengel, Ingo; Wang, Haiying; Zheng, Huiru Jane
Title: CERC2020, Collaborative European Research Conference, Belfast, UK, 10 - 11 September 2020, https://www.cerc-conference.eu, proceedings
Published: Aachen: RWTH, 2020 (CEUR workshop proceedings, 2815)
URN: urn:nbn:de:0074-2815-0
URL: http://ceur-ws.org/Vol-2815
Publication Type: 2. Herausgeberschaft; Sammelband (keine besondere Kategorie)
Language: Englisch
Keywords: Europa; Forschung; Kooperation; Interdisziplinarität; Datenschutz; Gesetz; Rahmenrichtlinien; Robotik; Software-Agent; Internet; Netzwerk; Software; Neue Technologien; Navigation; Kartierung; Gesundheit; Kommunikation; Softwareentwicklung; Datenverarbeitung; Künstliche Intelligenz; Algorithmus; Statistik; Datenanalyse; Visualisieren; COVID-19; Wirtschaft; Gesellschaft
Abstract (english): In today's world, which has recently seen fractures and isolation forming among states, international and interdisciplinary collaboration is an increasingly important source of progress. Collaboration is a rich source of innovation and growth. It is the goal of the Collaborative European Research Conference (CERC2020) to foster collaboration among friends and colleagues across disciplines and nations within Europe. CERC emerged from long-standing cooperation between the Cork Institute of Technology, Ireland and Hochschule Darmstadt - University of Applied Sciences, Germany. CERC has grown to include more well-established partners in Germany, the United Kingdom, Greece, Spain, Italy, and many more.
CERC is truly interdisciplinary, bringing together new and experienced researchers from science, engineering, business, humanities, and the arts. At CERC researchers not only present their findings as published in their research papers. They are also challenged to collaboratively work out joint aspects of their research during conference sessions and informal social events and gatherings.
Organizing such an event involves the hard work of many people. COVID-19 pandemic has impacted our daily life and research. It has been a significant change to CERC2020 and this is the first time the conference was held virtually online. The conference has received submissions from worldwide, not just European countries. Thanks go to the international program committee and my fellow program chairs, particularly to Prof Udo Bleimann for invaluable support throughout the conference. Prof Ingo Stengel, Dr. Haiying Wang, Dr. Ali Haithem, and Dr. Stefanie Regier for supporting me in the review process. Dirk Burkhardt and Dr. Robert Loew put a great effort into setting up the website and conference management system and preparing the conference programme and proceedings. Thank my colleagues from Ulster University, Hochschule Karlsruhe and Hochschule Darmstadt, and the Cork Institute of Technology, Ireland for providing invaluable support to the conference. CERC2020 has received supports from Ulster University, VIsit Belfast, and Belfast City Council. (DIPF/Orig.)
DIPF-Departments: Informationszentrum Bildung
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Author(s): Fichtner, Mark; Gradl, Tobias; Hastik, Canan
Title: Tafelmalerei digital und FAIR
In: Hastik, Canan; Hegel, Philipp (Hrsg.): Bilddaten in den digitalen Geisteswissenschaften, Wiesbaden: Harrassowitz, 2020 (Episteme in Bewegung, 16), S. 35-52
URL: https://www.harrassowitz-verlag.de/pdfjs/web/viewer.html?file=/ddo/artikel/80725/978-3-447-11460-8_Free Open Access Download.pdf#page=48
Publication Type: 4. Beiträge in Sammelbänden; Sammelband (keine besondere Kategorie)
Language: Deutsch
Keywords: Tafelmalerei; Kunstgeschichte; Forschungsdaten; Datenmanagement; Infrastruktur; Geisteswissenschaften; Kulturwissenschaft; Digitalisierung; Deutschland
Abstract: Das Germanische Nationalmuseum (GNM) vereint als größtes kulturgeschichtliches Museum des deutschen Sprachraums vielfältige Sammlungen und Archive, das Institut für Kunsttechnologie und Konservierung sowie die größte öffentlich zugängliche Spezialbibliothek für die deutsche Kulturgeschichte. Neben der Grundlagenforschung am Objektbestand widmet sich das Museum innovativer Tiefenforschung zusammen mit universitären und außeruniversitären Partnern im Rahmen von Drittmittelprojekten. Bei Projektbeginn wird auf dem bereits erfassten Datenbestand aufgebaut und dieser im anschließenden Forschungsprozess verfeinert. Am Ende eines Forschungsprojektes fließen die Ergebnisse zurück in den Objektkatalog und aktualisieren die Erkenntnisse aus der Grundlagenforschung oder reichern sie an. Doch nicht alle Ergebnisse aus den Forschungsprojekten können in dem Objektkatalog verzeichnet werden. Gleichzeitig fordern Drittmittelgeber eine Bereitstellung der Forschungsprimärdaten, so dass diese in einem dezidierten Forschungsdatenkorpus gesammelt und zugänglich gemacht werden. Ein dezentraler und verteilter Zugang auf den Museumsgesamtbestand entspricht jedoch nicht den Anforderungen eines zeitgemäßen Forschungsdatenmanagements. Mit dem Ziel, die kooperative digitale Forschung in den Geistes- und Kulturwissenschaften voranzubringen, wurde mit der DARIAH-DE Datenförderationsarchitektur (DFA) eine Infrastruktur für heterogene Forschungsdatensammlungen geschaffen, die mit Hilfe der Data Modelling Environment (DME) und der Collection Registry (CR) die Zentralisierung verteilter Forschungsdatenkorpora unterstützt. Dieser Beitrag eruiert und validiert, ob mit der DFA unterschiedliche Forschungsdatensammlungen am Beispiel der Tafelmalerei gezielt zusammenwgeführt und somit die Anforderungen an ein zeitgemäßes, an den FAIR-Prinzipien orientiertes Forschungsdatenmanagement erfüllt werden können. (DIPF/Orig.)
DIPF-Departments: Informationszentrum Bildung
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Author(s): Libbrecht, Paul; Declerck, Thierry; Schlippe, Tim; Mandl, Thomas; Schiffner, Daniel
Title: NLP for student and teacher. Concept for an AI based information literacy tutoring system
In: Conrad, Stefan; Tiddi, Ilaria (Hrsg.): Proceedings of the CIKM 2020 workshops co-located with 29th International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM 2020), Galway, Ireland, October 19-23, 2020, Aachen: RWTH, 2020 (CEUR Workshop Proceedings, 2699), S. #24
URL: http://ceur-ws.org/Vol-2699/paper24.pdf
Publication Type: 4. Beiträge in Sammelbänden; Tagungsband/Konferenzbeitrag/Proceedings
Language: Englisch
Keywords: Intelligentes Tutorsystem; Medienkompetenz; Internet; World Wide Web; Online-Recherche; Künstliche Intelligenz; Kurs; Konzept
Abstract: We present the concept of an intelligent system which combines web search for learning purposes and state-of-the-art natural language processing techniques. Our concept is described for the case of teaching information literacy, but has the potential to be applied to other courses or for independent acquisition of knowledge through web search. The concept supports both, students and teachers. Furthermore, the approach integrates issues like AI explainability, privacy of student information, assessment of the quality of retrieved information and automatic grading of student performance. (DIPF/Orig.)
DIPF-Departments: Informationszentrum Bildung
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Author(s): Pandarova, Irina; Schmidt, Torben; Hartig, Johannes; Boubekki, Ahcène; Jones, Roger Dale; Brefeld, Ulf
Title: Predicting the difficulty of exercise items for dynamic difficulty adaptation in adaptive language tutoring
In: International Journal of Artificial Intelligence in Education, 29 (2019) 3, S. 342-367
DOI: 10.1007/s40593-019-00180-4
URL: https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs40593-019-00180-4
Publication Type: 3a. Beiträge in begutachteten Zeitschriften; Aufsatz (keine besondere Kategorie)
Language: Englisch
Keywords: Fremdsprachenunterricht; Englischunterricht; Digitale Medien; Künstliche Intelligenz; Tutorensystem; Grammatik; Aufgabe; Zweitsprachenerwerb; Problemlösen; Schwierigkeit; Prognose; Messung; Computerunterstütztes Lernen; Schüler; Schuljahr 09; Schuljahr 10; Papier-Bleistift-Test; Gymnasium; Integrierte Gesamtschule; Item-Response-Theory; Itemanalyse; Niedersachsen; Deutschland
Abstract: Advances in computer technology and artificial intelligence create opportunities for developing adaptive language learning technologies which are sensitive to individual learner characteristics. This paper focuses on one form of adaptivity in which the difficulty of learning content is dynamically adjusted to the learner's evolving language ability. A pilot study is presented which aims to advance the (semi-)automatic difficulty scoring of grammar exercise items to be used in dynamic difficulty adaptation in an intelligent language tutoring system for practicing English tenses. In it, methods from item response theory and machine learning are combined with linguistic item analysis in order to calibrate the difficulty of an initial exercise pool of cued gap-filling items (CGFIs) and isolate CGFI features predictive of item difficulty. Multiple item features at the gap, context and CGFI levels are tested and relevant predictors are identified at all three levels. Our pilot regression models reach encouraging prediction accuracy levels which could, pending additional validation, enable the dynamic selection of newly generated items ranging from moderately easy to moderately difficult. The paper highlights further applications of the proposed methodology in the area of adapting language tutoring, item design and second language acquisition, and sketches out issues for future research. (DIPF/Orig.)
DIPF-Departments: Bildungsqualität und Evaluation
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Author(s): Zehner, Fabian
Title: Künstliche Intelligenz. Ihr Potenzial und der Mythos des Lehrkraft-Bots
In: Schulmanagement-Handbuch, (2019) 169, S. 6-30
URN: urn:nbn:de:0111-pedocs-175610
URL: http://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0111-pedocs-175610
Publication Type: 3b. Beiträge in weiteren Zeitschriften; praxisorientiert
Language: Deutsch
Keywords: Künstliche Intelligenz; Begriff; Computer; Spracherkennung; Data Mining; Codierung; Technologie; Innovation; Unterricht; Lernen; Unterstützung; Testauswertung; E-Learning; Bildungsforschung
Abstract: [In diesem] Kapitel legt der Autor dar, was Künstliche Intelligenz ausmacht, in welchen Bereichen wir bereits mit Künstlicher Intelligenz konfrontiert sind und wie sie schon heute in unseren Alltag integriert sind. Darauffolgend wird erläutert, wie Künstliche Intelligenz im Bildungsbereich gewinnbringend eingesetzt werden kann. (DIPF/Orig.)
DIPF-Departments: Bildungsqualität und Evaluation