KI-basierte qualitative Inhaltsanalyse von Lernstandsdokumentationen zur Reflexion und Gestaltung beruflicher Bildung
| bibb.id | 784808 | |
| bibb.publisherplace | Bonn | de |
| bibb.voevzlink | https://res.bibb.de/vet-repository_784808 | |
| dc.contributor.author | Fischer, Andreas [Verfasser] | de |
| dc.contributor.author | Schley, Thomas [Verfasser] | de |
| dc.date.accessioned | 2026-05-05T12:40:51Z | |
| dc.date.available | 2026-05-05T12:40:51Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.description.abstract | "Die zunehmende Verbreitung generativer Künstlicher Intelligenz (KI) stellt berufliche Bildung in mehrfacher Hinsicht vor Herausforderungen – zum einen als Gegenstand beruflicher Bildung von zunehmender Relevanz, zum anderen aber auch als Werkzeug für berufliche Bildung, um berufliche Bildung selbst zu gestalten und besser zu machen. Im Folgenden wird auf beide Aspekte eingegangen, bevor exemplarisch die Chancen und Risiken herausgearbeitet werden, die sich aus einer KI-basierten Analyse von Lernstandsdokumentationen für die passgenaue Gestaltung von Bildungsprozessen ergeben können." (Textauszug, BIBB-Doku) | de |
| dc.description.statementofresponsibility | Andreas Fischer, Thomas Schley | de |
| dc.description.version | referiert | |
| dc.format.extent | Seite 31-44 | de |
| dc.format.medium | Elektronische Ressource | de |
| dc.format.medium | Sammelbandbeitrag | de |
| dc.identifier.uri | DOI:10.66390/JKCM2608 | |
| dc.identifier.uri | https://bibb-dspace.bibb.de/jspui/handle/BIBB/784808 | |
| dc.language.iso | de | de |
| dc.rdacarrier.code | cr | de |
| dc.rdacarrier.source | rdacontent | de |
| dc.rdacarrier.term | Online-Ressource | de |
| dc.rdacontent.code | txt | de |
| dc.rdacontent.source | rdacontent | de |
| dc.rdacontent.term | Text | de |
| dc.rdamedia.code | c | de |
| dc.rdamedia.source | rdacontent | de |
| dc.rdamedia.term | Computermedien | de |
| dc.relation.ispartof | KI in der beruflichen Bildung – wie können wir die Zukunft gestalten? / Hubert Ertl [Hrsg.], Myriam Baum [Hrsg.], Torben Padur [Hrsg.], Mortimer Schlieker [Hrsg.], Bodo Rödel [Hrsg.] | |
| dc.rights | Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International | * |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ | * |
| dc.subject.classification | G 2.2.1 Technologisierung | de |
| dc.subject.classification | G 1.2.3.1 Potenziale | |
| dc.subject.classification | T 3.6 Inhaltsanalyse | |
| dc.subject.ddc | 370 | de |
| dc.subject.other | Künstliche Intelligenz | de |
| dc.subject.other | Berufsbildung | de |
| dc.subject.other | Lernprozess | de |
| dc.subject.other | Lernerfolg | de |
| dc.subject.other | Dokumentation | |
| dc.subject.other | Inhaltsanalyse | |
| dc.title | KI-basierte qualitative Inhaltsanalyse von Lernstandsdokumentationen zur Reflexion und Gestaltung beruflicher Bildung | de |
Files
Original bundle
1 - 1 of 1
Loading...
- Name:
- Fischer_KI-basierte_qualitative_Inhaltsanalyse_von_Lernstandsdokumentationen.pdf
- Size:
- 667.52 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description: