bamselarsen/Indextts_expansion huggingface dataset:
In folgenden werde ich Sie zunächst mit der Leitfrage des Verbundes vertraut machen, die folgendermaßen aussieht. Zunächst mal zu meinem ersten Punkt, der Projektverbund Tech4Com.
Unser Projektsziel, der vollständige Titel, personalisierte Kompetenzentwicklung durch skalierbare Mentoringprozesse.
Wir sind ein Projektverbund mit insgesamt acht
beteiligten Hochschulen und Forschungsinstituten, nämlich die RWTH Aachen,
in Berlin des DFKI und die Freie Universität und die TU Sachsen, die TU Dresden, die Martin-Luther-Universität Halle Wittenberg und die HTWK in Leipzig und hier selbst als koordinierende Hochschule.
Und die leitende Frage, die wir haben,
heißt, wie müssen eigentlich Gestaltungskonzepte aussehen, wie die erwiesene Qualität von Mentoring für den Erwerb von Kompetenzen sichtbar macht, eskalierbar macht.
Also Trigger ist der didaktische Ansatz, nicht das technisch machbare, sondern die erwiesene Qualität von Mentoring für den Erwerb von Kompetenzen und daraus resultieren dann die Frage, wie können wir EdTech im Allgemeinen und KI im Speziellen einsetzen?
um wesentliche Teile von Mentoring skalierbar zu machen. Mentoring ist prima, aber der große Nachteil bei Mentoring ist, dass es einfach nicht auf große Zahlen skaliert.
Was muss man organisatorisch unternehmen, an Hochschulen beispielsweise, dass das auch erfolgreich werden kann?
Zentrale Fragestellungen im Projekt sind erstens, wie funktioniert Kompetenzentwicklung? Zweitens, wie können wir Kompetenzentwicklung durch Mentoring unterstützen? Und drittens, wie können wir Mentoring skalierbar machen?
im Hinblick auf die Skalierbarkeit muss ich gleich eine Einschränkung vornehmen, denn hier ist wichtig, dass wir natürlich nur einzelne Aspekte von Mentoring im Hinblick auf die Skalierbarkeit bearbeiten, nicht Mentoring als Ganzes.
darum, mentoring ist eine persönliche Beziehung, die face to face hervorragend funktioniert.
Und das, was wir erreichen wollen, ist zumindest so eine Art kognitiver Projektion dieser Prozesse, aber auch eine Unterstützung des Aufbaus von Metallisten, also Wissen um
Effektives Arbeiten, der Klassiker, aber was ich auch sehr wichtig finde, um emotionale Regulation, was kann ich da machen, oder um Reflexionstechniken des, des Prozesses.
So, und damit komme ich auch schon zu meinen Vorbemerkungen, also zum zweiten Teil der Lecture.
Und ich denke, wir brauchen tatsächlich ein bisschen bildungstheoretische Überlegungen am Anfang. Also ein paar Überlegungen zum Bildungsbegriff.
Und ich hab hier rausgegriffen, die Rolle der Selbstgestaltung, das Ideal der Ganzheitlichkeit und die Grenzen der Herstellbarkeit.
Was ist damit gemeint? Das, was wir in tech.v.com versuchen?
hat einen spezifisch anderen Bildungsbegriff als der, der im Moment in der empirischen Bildungsforschung verfolgt wird. Für die empirische Bildungsforschung ist der Forschungsgegenstand die Gesamtheit der in einer Gesellschaft ablaufenden Bildungsprozesse.
Da geht's also ganz viel um formale Bildung in Institutionen.
Und das liegt aber immer auf der Ebene der Lehr-Lern-Settings und es geht nie so weit, dass man fragt, was bedeutet das denn jetzt eigentlich für die einzelne junge Frau oder für den einzelnen Jungen?
Und deswegen bestatten Sie mir ein paar Bemerkungen zu dem, wie wir dieses Bildungsprojekt verstehen.
Und was für uns Bildung bedeutet, Bildung gründet selbstverständlich
auf individuell erworbenem Wissen, worin auch sonst. Aber sie erschöpft sich nicht in der Summe dieses Wissens, sondern sie verknüpft dieses Wissen mit einer handlungsleitenden Struktur im lernenden Individuum.
Und dabei entsteht nun eine neue Qualität, eine neue Orientierungsqualität von Wissen.
Bildung umfasst jenes in Sinn zusammenhängen geordnete Wissen, das dem Einzelnen hilft, die Welt, sich selbst und sein Verhältnis zur Welt zu verstehen, zu ordnen und darüber mit anderen zu kommunizieren, einschließlich der Bereitschaft,
die Gültigkeit dieses Weltwissens und seiner Systematik immer wieder kritisch zu prüfen.
Dieses spezielle Wissen hat zwei Spezifika, und das bezieht sich erstens auf die Entwicklung und Vollendung der Person. Das ist ein wichtiges Ziel von Bildungsprozessen, also der Aspekt der Selbstgestaltung. Und zweitens wirkt das, was da in Bildung passiert,
Aber Bildung hat ganz viel damit zu tun, unser Weltwissen auszudifferenzieren und in semantische Netze in den kognitiven Repräsentation zu bringen.
Und je genauer unsere Begriffe sind, je feiner unsere Netze sind, desto feinsinniger können wir die Welt wahrnehmen. Es gibt einen unmittelbaren Zusammenhang zwischen dieser Gradation unserer Begrifflichkeit und der Genauigkeit unserer Weltwahrnehmung.
Max Schäler hat schon 1922 geschrieben, dem Gebildeten ordnet sich schon im Werten der Erfahrung irgendeiner Art das, was erfahren wird.
kann man weniger lyrische formulieren, habe ich gar keine Schwierigkeit mit, aber der Kern des Gemeinden, der ist mir wichtig.
Also, durch Bildung entsteht ein qualitatives Mehr gegenüber der Summe der gewussten Einzelfakten.
Das sich sowohl auf die Angemessenheit des Weltverstehens als auch auf die nachhaltige Integration dieses Wissens in das individuelle Handlungssteuerungssystem bezieht.
Und zwar sowohl im kognitiver Hinsicht als auch im ästhetischer oder im moralischer Hinsicht. Bildung zielt auf eine Ganzheitlichkeit. Und
Bildung, theoretisch muss man deshalb betonen, dass eine so verstandene Bildung den Prozess einer wissensbasierten Selbstgestaltung beschreibt.
der von außen bestenfalls ermöglicht, aber nicht im herstellenden Sinn kausal bewirkt werden kann.
Und da steht Technologiedefizit, der Begriff von Niklas Luhmann.
aber, das ist gar kein Defizit, das Luhmann da beschreibt, sondern, ist konstitutiv für diesen Bildungsprozess, dass wir das nicht von außen bewirken können. Menschen können Lernangebote nutzen, um den eigenen Bildungsprozess voranzutreiben, aber man kann diese Bildung nicht von außen machen.
Das gilt im Übrigen auch für Schulen, die wir sehr euphemistisch als allgemeinbildend bezeichnen, die wir aber präziser doch als allgemeinbildung ermöglichende Schulen belenden sollten, aber das nur als so teaser am Rande.
Also, jedes Lernen kann den Bildungsprozess forcieren, muss aber nicht.
Lernen kann äußerlich bleiben und viele unserer Lernprozesse bleiben äußerlich.
Oh, diese Komplexität und diese,
nach innen gewandte Zielrichtung. Aber nochmal Bildung, Bedarf.
einer soliden und gesicherten Wissensbasis, da können wir angreifen, aber erschöpft sich nicht darin.
Es geht bei Bildung stets um ein Wissen von besonderer Nachhaltigkeit und Relevanz.
Und diese Bildung, das ist eine aktive Leistungsindividu ums, die auf der Nutzung von Lernangeboten basiert, aber reflexiv und selbstgestaltend darüber hinausgeht.
Solche Bildung kann gelingen oder hinter ihren Zielen zurückbleiben.
Sie kann von außen unterstützt, auch erschwert werden.
Aber sie kann von außen weder durch eine menschliche Lehrperson noch durch technische Apparaturen gemacht hergestellt werden. Und das ist für mein Verständnis ganz entscheidend für die Bewertung des Verhältnisses von Bildung und künstlicher Intelligenz.
euh, formuliere ich mal so, dass sie gute Ratschläge gibt, was als nächstes angemessen wäre, aber weiß, dass sie nur Ratschläge gibt.
Zweiterteil, wenn wir also diesen bildungstheoretischen Überlegungen folgen.
Dann wissen wir, dass wir den Bildungsprozess nicht von außen determinieren können.
Aber das, was wir tun können, ist, wir können eine Lernumwelt gestalten, in der sich der Lernende bewegt oder die Lernende und
Weil wir eben eine entsprechende Angebotsstruktur machen. Und jetzt ist die entscheidende Frage, wie können wir solche Lernangebote gestalten und unterstützen? Und damit kommen wir zum Kompetenzerwerb.
Das ist die Konfrontation mit einer Aufgabe in einer Situation, in einer situativen Bestimmtheit stattfindet, dass die Bewertung, was ich mit dieser Aufgabe anfange von Umweltfaktoren und von intrapersonalen Faktoren,
abhängt, und dass das, was Kompetenzentwicklung,
der, der mich dazu verleitet, meine Ressourcen zu prüfen, meine externen, meine internen Ressourcen. Und dann geht's ins Handeln. Und auch im Handlungsprozess gibt's unterschiedliche Stationen.
Und entscheidend ist der dicke grüne Balken unten, dass von all dem, was dann passiert, Rückwirkungen auf die intrapersonale Seite, äh, ausgehen. Sowohl in die internen Ressourcen als auch in das, was wir non-kognitive Personenmerkmale nennen.
Kompetenzerwerb ist ein sehr komplexer Prozess.
Es gibt zahlreiche Einflussfaktoren, die diesen Kompetenzerwerb
beinflussten, schlechtes Deutsch. Entschuldigung. Also es gibt zahlreiche Einflussfaktoren.
Und jetzt kann ich die Argumentation rumdrehen und kann sagen, na ja, aber über diese erfolgreiche
Und beeinflusst, geformt, getriggert. Sie kennen Misserfolgsketten und sie kennen Erfolgsstories. Sie wissen, was Flow bedeutet in diesem Kontext. Und all das spielt hier eine Rolle, ohne dass ich das hier in aller Ausführlichkeit darstellen kann.
Dritte Vorbemerkung betrifft das Mentoring. Mentoring ist eine persönliche Beziehung zwischen Personen und das heißt, es ist
Erfolgsgeschichte, die auf der persönlichen Beziehung basiert, in einer Maschine, in einem maschinengesteuerten, kommunikativen Prozess abbilden zu wollen. Aber wir schauen uns mal die Strukturmomente an.
zwei, äh, zwischen Personen. Das eine sind die Mentees.
die Ziele in bestimmter akademischer oder professioneller Domäne erreichen wollen.
Sie sind Expertinnen in einer Domäne, und das heißt, sie verfügen über Erfahrung.
und über Fachwissen und sie verfügen über Kenntnisse der relevanten Netzwerke.
Und deswegen kennen Sie die wesentlichen Elemente und die verschiedenen möglichen Entwicklungsschritte und Wege, die zum Erfolg in einer bestimmten Domäne führen. Und das beides zusammen macht Mentoring einfach zu einem sehr wirksamen und sehr erfolgreichen Grundmodell. Was sind die Funktionen von Mentoring? Unterschiedlich.
Diese fünf haben wir als Ergebnis einer, eines breiten Systematic Review isoliert. Beratung, Training, Aktivierung, Unterstützung, Vernetzung.
Und Sie sehen, dass diese Funktionen einen ganz breiten Gestaltungsspielraum ermöglicht, der vor allen Dingen durch zwei Dimensionen aufgespannt wird. Nämlich auf der einen Seite die Kompetenzziele, die in dieser Lehr-Lernsituation liegen. Und zweitens durch die individuellen Lernbedürfnisse der Mentis.
Und das ist der springende Punkt. Wenn Sie mich jetzt fragen, was hatten jetzt Priorität unter den fünf Funktionen des Mentoring, dann ist die ganz klare Antwort, die Bedürfnisse der Mentis bestimmen,
Welche mentorielle Funktion im Vordergrund steht, und das müssen wir in EdTech und KI berücksichtigen.
um, die Bedürfnis Erkundung und die Bedürfnis Abfrage bei den Studierenden.
Erstrecken sich die Mentoringangebote zwischen
unterschiedlichen Ausprägungsgraden von Bestimmtheit und Lenkung. Das klingt jetzt so ein bisschen vage.
Aber wird gleich klar. Also, wir haben eine Gruppe von Studierenden, die sagt uns, Prof, sag mir, was ich lernen soll, und ich mach das, gib mir die Aufgaben. Da geht's also klar um, um klar strukturiertes Training mit begrenzten und kontrollierbaren Zielen. Und auf der anderen Seite,
geht es um offene Prozesse der Beratung.
Und es geht um Herausforderungen, Interesse auf Bau, Motivationsweckung, Neugier, Lust auf Neues und das, was damit verbunden ist.
unsere technologischen Angebote orientieren sich an diesen mentoriellen Prinzipien und an den Funktionen.
unterschiedliche Angebote realisieren dann in unserem Projekt unterschiedliche Aspekte mentorieller Konzesse. Und das würde ich Ihnen jetzt gerne am Beispiel Chatbots und darin integrierte Angebote einmal zeigen.
Die Lust, dass jetzt mit KI-Unterstützung endlich, ich sag's mal sehr salopp, Leben in die Bude kommt und wir intelligente Unterstützung für solche Lernprozesse bekommen. Und das ist auch
sehr wichtig und sehr notwendig denn die zunehmende Diversität unserer Studierenden erfordert einfach diese Individualisierung.
Diversity Report, der Battleswan-Stiftung von 2017 isoliert sieben bis acht unterschiedliche Studierendentypen und davon sind nur 14, die 14 Prozent Traumkandidatinnen.
heißt, es gibt eine große Bandbreite, und das ist unsere
Unserer Normalität, von der wir ausgehen, und wir können unsere Hochschullehrer Erwartungen, die sich vielleicht an Idealen der sechziger oder siebziger Jahre orientieren, nicht aufrechterhalten, ohne dadurch den Studierenden, wie wir als
Wenn wir die technischen Systeme zu rigide gestalten, dann passiert das, was immer im Kontext von Rigidität passiert, nämlich emotionale Distanzierung, Ablehnung.
Erfolgreiche Studierende programmieren wollen, wenn ihr nur diesen Schritt geht, wenn ihr genau das tut, was wir euch sagen, dann befolgt ihr den Weg des Heils. Deswegen ist grundsätzliche Devise in Taxo.com beraten, nicht gängeln.
Was machen wir? Und in welcher Situation sind wir eigentlich?
Wir haben als Testbett an der Universität Leipzig ein bildungswissenschaftliches Modul im Lehramtsstudium.
eine Massenveranstaltung. Pro Semester haben wir 600 bis 900 Studierende aus verschiedenen Lehramtsstudiengängen. Lehramt für Gymnasien, für Oberschulen, für Grundschulen, für Sonderschulen.
Das, und schließt, das wird seit 2004 elektronisch geprüft mit einer Klausur in geschlossenen Formaten. Und deswegen ist es wichtig, dass die kurikulare Steuerung über diese 30 Simulagruppen, die dann da dranhängen, einigermaßen gut funktioniert. Und das,
Die, das Modul ist Lektüre basiert. Wir sind das Modul, das sich als ausgesprochen wissenslastig und wissensvermittlungslastig versteht und auch definiert.
Und am Ende steht eine elektronische Klausur mit geschlossen Aufgabenformaten.
vor der Pandemie gab es 29 beschlossene Aufgabenformaten, Aufgabentypen und eine Freitextaufgabe.
Wir entwickeln eine Workbench und diese Workbench dient zur Einbindung unterschiedlicher Chatbot-Aufgaben und Chatbot-Angebote. Diese Workbench hier dargestellt, hat immer zwei Spalten, die gleichzeitig sichtbar sind.
In der linken Spalte läuft die konkrete Kommunikation mit dem jeweiligen Chatbot ab.
Die Chatbots sind, äh, Lernbegleiter und Ansprechpartner für Inhalte.
Studienberatung, das ist natürlich auch etwas. Also, die Entlastung der Lehrenden von Routineaufgaben ist eine wichtige Funktion, die wir ansteuern wollen. Und die individualisierte Betreuung von Studierenden ist aber die primäre Funktion, um die es uns geht.
Das ist eine webbasierte Plattform zur kollaborativen Erstellung von Chatbot-Modellen an der RWTH Aachen entwickelt. Dazu haben wir gerade veröffentlicht Neumann et alitas.
Und dieses Chatbot, das SBF bietet einen Baukasten an, um den Gesprächsaufbau des Chatbots zu modellieren. Das heißt, es werden jeweils Chatbot-Nachrichten und Chatbot-Responses mit Anliegen von Nutzerinnen
gedeutet als incoming messages verknüpft. Und damit das überhaupt funktioniert, nutzt dieses Social Bot Framework eine NLU, ein Natural Language Understanding Modell.
Und, um, das SBF nutzt die Open Source Plattform Rasa, um ein NLU Modell zu trainieren. Und dafür muss eine Liste von Anliegen,
Und Beispielsätzen erstellt werden, auf die der Chatbot reagieren soll. Wir haben also, ähm, die
wie erkennt der Chatbot, dass er eine Schreibaufgabe geben soll. Auch da gibt's dann beispielhaft eine Liste.
aufgabenbearbeitung hinein führen das heißt als beispiel wenn eine studentin eine begrüßung schreibt soll der chatbot mit einer nachricht antworten in der er sich vorstellt und wenn das studentische anliegen ein anderes ist da muss auch da angemessen erkennen
Wenn ich ehrlich bin, habe ich nicht gedacht, dass da schon erste und ernsthafte Hürden liegen, um das zu erkennen. Aber mittlerweile sind wir da, glaube ich, einen wichtigen Schritt weiter.
Das RASA NLU ist, glaube ich, mittlerweile bei einigen Kolleginnen und Kollegen in Verwendung. Und überall da, wo es um multimodale Analysen geht, ist es, glaube ich, ganz verbreitet. Von daher ergänzen wir diese Erfahrungswelt.
Wir setzen im Moment zwei unterschiedliche Chatbots ein, nämlich den Chatbot 1, intern genannt der Feedbot. Das ist eine Schreibaufgabenbegleitung.
Basis des TASA Service, der an der Martin Luther Universität gehostet wird, bei Kollegen Taner Dummer und Team, das Feedback.
teaching analysis polls gewonnen. Und ich denke, sie werden mit dieser sehr elementaren Evaluierungstechnik vertraut sein.
Und das aus, was wir in die Chatbots hinein umgesetzt haben.
Und was müsste konkret passieren? War immer die Forderung nach einem personalisierten Feedback in der Lektüre. Es gibt also eine Schreibaufgabe pro Sitzung.
Und der Bot nimmt die Schreibaufgabe entgegen und übermittelt ein automatisch erstelltes Feedbackdokument. Und natürlich wissen die Studierenden auch, dass sie ein automatisiertes Feedback bekommen und lernen also gerade danach, hm,
nach Anschaudigkeit und Aktualität, nach kontinuierlichem Lernen und nicht kurz vor der Klausur, sagen die, machen natürlich ganz was anderes, wenn ich ehrlich bin.
hier ein Beispiel. Die Rede von Bildung meint oft sehr unterschiedliche Dinge. Es handelt sich dabei um ein Konzept, das viele verschiedene Facetten benutzt.
Und einen historischen Wandel unterlegt und dann kommt die Aufgabenstelle. Das heißt, die Schreibaufgaben fordern zur zusammenfassenden Wiedergabe.
der Lektüre eines oder mehreren Texten mit eigenen Worten auf. Und didaktisch ist es ein Writing to Learn Ansatz, der auf diese Aktivität setzt.
könnte so aussehen. Der Student Florian sagt, ich will eine Aufgabe abgeben.
Und der Feedback kommuniziert, gibt Hinweise zum genauen, wie wir das eigentlich machen wollen. Und hier in dieser vorliegenden Beispielaufgabe werden zwei Texte integriert, ein Handbuchartikel von Seel und Hanke zum Bildungsbegriff.
in grafischer Form. Und für die Abweichungen geben wir eine Wortliste 1 gemeinsame Konzepte und eine Wortliste 2 Konzepte des Expertentextes, die nicht in der Lösung der Studierenden vorkommen.
Und dahinter liegt natürlich ein ausgefeiltes System, das auf den Arbeiten von Pablo Pernadoma beruht.
Um, und die das Ganze über die Ebene von Worthäufigkeitslisten deutlich herausheben, sondern Abstandsmaße und Verständigungsmaße, um, aufrufen.
V.a. also die epistemische Differenz, wenn man so will, zwischen Text und Grafenvisualisierung, stellt die Lerner so vor die Aufgabe, die Schreibabsicht und das Wissensnetz ins Verhältnis zu setzen und zu reflektieren.
Sieht also so aus, ist eine Grafendarstellung, die Grafendarstellung ist nicht irgendwie gewonnen, sondern es gibt eine psychologische Theorie, die dahinter liegt und die im Kern sagt, nah wahrgenommen,
Wissensbestandteile werden auch im Texten nah und externalisiert.
Das heißt, diese Liste bietet einen Anlass für die Reflexion.
nicht alle aufgeführten Konzepte sind gleich relevant für den thematischen Fokus. Und da kommen wir auch an eine Grenze dieser automatisierten Verfahrensweise, aber die wir natürlich sehr gerne in der Diskussion uns unterhalten können.
Der Chatbot bietet also begleitend eine Audiodatei an, mit deren Hilfe sich Lernende das Feedback-Dokument erschließen können. Der große Vorteil, den ich sehe, liegt in der dualen Kodierung dieser Information als Business Graph und als Text.
Und, um, hier komme ich nochmal zurück auf die Bandbreite der mentoriellen Funktion im Feedback-Angebot.
Und die eine Nachfrage bei uns geht ganz konkret auf Training, Schreibaufgaben strukturieren und orientieren an den Lernprozess. Das ist die Antwort auf die Frage, was soll ich lernen und wie soll ich lernen?
Und das zweite ist eine Beratungsebene. Das Feedback geht über eine bloße, simple, richtig falsch Einordnung hinaus.
Wir generieren in diesem Sinn Möglichkeiten eines individuellen Feedbacks durch die Gegebenheiten des Datenschutzes. Sehen wir aber vor allem Prozesse und Effekte jenseits der einzelnen Lernenden, sondern auf einer aggregierten Ebene.
Was aber auch sehr aufschlussreich ist und was vor allen Dingen auch für die Leiterinnen der Seminare und für die Modulleiterin interessant ist.
einfach mal zu sehen, was ist denn jetzt der Wissensraum, der in meinem Modul, in meiner, in meiner Veranstaltung durch die Teilnehmerinnen und Teilnehmer generiert wird, also so eine aggregierte,
So ein aggregierter Wissenskraft und gibt den,
ist dann zum ersten Mal eine, ein Datenkorpus, den man analysieren kann.
dazu müsste ich jetzt aufstehen, oder ich mach ganz einfach etwas und schalte auf eine andere Kamera um.
Der zweite Chatbot und damit mein zweites Beispiel von Tech4Com.
ist der Litwatch und wir haben uns etwas überlegt zur digitalen Unterstützung beim Lesen von Seminartexten im Selbststudium. Es funktioniert nicht bei allen Studierenden wirklich gut. Ich weiß nicht, ob Sie da andere Erfahrungen mit Ihren Studierenden haben.
Und es geht um eine ganz spezifische Didaktik, die dahinter steckt, nämlich über Strategien zum Lesen von Fachtexten im Studium.
Und typischerweise macht man diese Angebote, hm,
Und nach der Lektüre geht's um die Bewertung der, die studentische Bewertung des Textes. Es geht um Reflexionsfragen, es geht um Ansehungen für weitere Auseinandersetzungen und das, was sich daran anknüpfen lässt.
Und im Litbot, hatten sich Studierende ja immer eine Auswirkung, eine,
eine Unterstützung ihrer eigenen Lektüre benutzt, die Globalaussage war, es ist alles viel zu viel, das ist alles nicht zu schaffen, aber es war auch nicht erkennbar und das mit einem wirklich
Und testen das gerade aus und schauen mal, was denn dabei rauskommt. Aber eigentlich sind das ja erste Evaluierungsergebnisse, die wir mittlerweile haben.
Und damit komme ich auch in die Schlussphase.
Um, hm, herausforderungen im Sinne unseres user centered designs evaluieren wir die Unterstützungsangebote.
Wir arbeiten an der Analyse und multimodalen Auswirkung von Lernerdaten mit KI-Verfahren ins Sommer weit mit dem DSKI.
Der didaktisch sinnvollen Visualisierung der Lernerdaten. Was das genau heißt, das ist gerade noch in Arbeit. Also, wie können wir
Und im Sinne eines value-sensitive-designs, hinterfragen wir die Möglichkeiten und Grenzen des Einsatzes von Technologien, interessieren uns dabei an ethischen Prinzipien ganz klar.
Wir setzen jetzt erstmals für ein zweites großes Arbeitsfeld Sensoren ein. Das heißt, wir erschließen weitere Datenquellen in der Distanzsituation.
die gegebenenfalls als Indikator für Self-Reports der Studierenden bilden können. Und wir haben, wir legen zugrunde eine Studie über Sensordaten. Wir verwenden Sensorringe.
und Kollege Frotmann am DFKI lässt uns sehr viel seiner Ergebnisse seiner Studien zukommen.
Und das dritte große Thema ist die Analyse und Nutzung von Daten rückwirkend und in Echtzeit zur Mustererkennung und Training von Modellen und Empfehlungen und Vorhersagen.
Das ist das, was uns in den nächsten 18 Monaten noch gewaltig beschäftigen wird und hoffentlich auch in die zweite Antragsphase und zweite Projektphase hinübertragen wird.
Ich kann von mir aus nur sagen, ich habe sehr viel Respekt bekommen vor dem, was an technischen Notwendigkeiten und,
an Möglichkeiten da vor uns liegt und die Freude auf das, was möglich ist.
Hallo, liebe Freunde. In diesem Video geht es darum, was zu tun ist, wenn der Browser die Seiten von Websites nicht öffnet, während Skype Clouddienste und andere Anwendungen, die über das Internet funktionieren, keine Probleme mit der Leistung haben.
Ich möchte darauf hinweisen, dass diese Anweisung für alle gängigen Internetbrause auch relevant ist. Google Home, Mozilla Firefox, Opera, Microsoft Edge und Internet Explorer.
Liebe Freunde, wenn Sie gelöschte Daten wieder herstellen wollen, verwerten Sie die Programme der Firma Hetman Software. Folgen Sie dem Link aus der Beschreibung, laden Sie das Programm kostenlos herunter und installieren Sie es.
Auf unserem Kanal und im Blog finden Sie eine Lösung für jedes Problem. Beginnen mit der Installation des Systems bis zur Remote-Verwaltung und verbinden mobiler Geräte. Unsere Experten beantworten gerne Ihre Fragen in den Kommentaren zu Videos und Artikeln.
Bevor Sie mit der Korrektur fortfahren, können Sie dieses Problem beheben, indem Sie zum letzten Wiederherstellungspunkt oder zum letzten System Sicherung zurückkehren. Als erstes müssen Sie Ihren Computer auf schädliche und unerwünschte Soppler überprüfen.