Working Paper: KI-basierte Empfehlungssysteme für die industrielle Ausbildung
Dieses Working Paper untersucht Empfehlungstechniken und ihre Rolle im E-Learning und in der webbasierten Ausbildung. Dabei werden besonders Mechanismen, Herausforderungen und Möglichkeiten anhand einer Fallstudie näher beleuchtet.
Auf einen Blick
- Empfehlungssysteme im E-Learning sind transformative Werkzeuge.
- Echtzeit-Anpassungsfähigkeit ist eine zentrale Herausforderung und Chance.
- Die Zukunft des E-Learnings liegt in der Konvergenz von Technologie und Personalisierung.
Empfehlungssysteme sind zu einem wichtigen Bestandteil des E-Learnings geworden und haben die Landschaft der digitalen Bildung neu gestaltet. In einer Zeit, die durch die Verbreitung von Online-Kursen, vielfältigen Lernmaterialien und Nutzern mit unterschiedlichen Bedürfnissen gekennzeichnet ist, bieten diese Systeme eine dynamische Lösung.
Methoden im E-Learning und KI-basierte Empfehlungssysteme
In diesem Beitrag werden Empfehlungstechniken und ihre Rolle im E-Learning und in der webbasierten Ausbildung untersucht, wobei ihre Mechanismen, Herausforderungen und Möglichkeiten näher beleuchtet werden. Darüber hinaus werden künftige Richtungen dieser Systeme im E-Learning, einschließlich der Integration von künstlicher Intelligenz und neuen Technologien, sowie das Streben nach Transparenz und Datenschutz beleuchtet.
Zusätzlich wird eine Fallstudie diskutiert, die sich auf die Bereitstellung eines Empfehlungssystems konzentriert, um optimale Kurse für die Mitarbeiter:innen der Weidmüller Interface GmbH & Co. KG.
ÜBER DIE WORKING PAPER REIHE
Damit die Ausprägung der künftigen Arbeitswelt nicht allein technologisch geprägt wird, braucht es eine ganzheitliche Gestaltung. Deshalb führt das Kompetenzzentrum Arbeitswelt.Plus Erkenntnisse der Arbeitsforschung im Kontext von KI-Anwendungen zusammen und entwickelt daraus passende Lösungen für mittelständische Unternehmen. Mit dieser Working-Paper-Reihe geben wir Einblicke in die laufende Forschung der Wissenschaftler:innen des Kompetenzzentrums und möchten gleichzeitig einen Beitrag zur Diskussion rund um aktuelle Themen aus den Feldern Künstliche Intelligenz und Arbeitsforschung leisten.
ÜBER DIE AUTORIN
Dr. Sahar Deppe
ist Gruppenleiterin für Assistenzsysteme im Fraunhofer IOSB-INA. Ihre Schwerpunkte liegen in den Bereichen Zukunft der Arbeit, Mensch-Maschine-Interaktion, Assistenzsysteme und Technologien wie Augmented Reality.
Empfohlene Zitierweise
Deppe, S. (2024): KI-basierte Empfehlungssysteme für die industrielle Ausbildung – Mechanismen, Herausforderungen und Chancen von Empfehlungssystemen im E-Learning und in der webbasierten Ausbildung. Working-Paper-Reihe des Kompetenzzentrums Arbeitswelt.Plus, Paderborn, Nr. 9, https://doi.org/10.55594/VMTX7119Erscheinung01/
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