Das Whitepaper "Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung" dient als Beschreibung der Möglichkeiten und Herausforderungen von Künstlicher Intelligenz in Studium und Lehre, fördert die Diskussion über Veränderungen der hochschulischen Lehr- und Lernkultur und von möglichen Lehr-/ Lerninhalten durch Künstliche Intelligenz. Zudem stellt es Visionen für das zukünftige Hochschulstudium aus Sicht von Studierenden und Lehrenden vor, um zu verdeutlichen, wie sich das Studium in den nächsten Jahren verändern kann.
We present a systematic analysis of the effects of synchronizing a large-scale, deeply characterized, multi-omic dataset to the current human reference genome, using updated software, pipelines, and annotations. For each of 5 molecular data platforms in The Cancer Genome Atlas (TCGA)-mRNA and miRNA …
This study aims to investigate the futuristic visions of PhD students at Distance Education department of Anadolu University on the use of learning analytics (LA) and mobile technologies together.,This qualitative research study, designed in the single cross-section model, aimed to reveal futuristic visions of PhD students on the use of LA in mobile learning.
A. Greubel, J. Wenkmann, H. Siller, und M. Hennecke. Proceedings of the 20th International Conference on Cognition and Exploratory Learning in Digital Age (CELDA2023), (2023)
L. Ehrlinger, J. Schrott, und W. Wöß. Database and Expert Systems Applications - DEXA 2023 Workshops, Seite 3--10. Cham, Springer Nature Switzerland, (2023)
Y. Simmhan, und K. Gomadam. International Provenance and Annotation Workshop (IPAW), Volume 6378 von Lecture Notes in Computer Science (LNCS), Seite 298--300. Springer Berlin / Heidelberg, (2010)
V. Ehrenstein, H. Kharrazi, H. Lehmann, und C. Taylor. Tools and Technologies for Registry Interoperability, Registries for Evaluating Patient Outcomes: A User’s Guide, 3rd Edition, Addendum 2 Internet, Agency for Healthcare Research and Quality (US), (2019)
K. Kobs, T. Koopmann, A. Zehe, D. Fernes, P. Krop, und A. Hotho. Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2020, Seite 878--883. Online, Association for Computational Linguistics, (November 2020)