KI-gestützte Studienverlaufsplanung und -analyse mit AIStudyBuddy

Judel, Sven; Henao, J. Leandro; Rumert, Luis; Batz, Katharina; Bär, Dominik; Röpke, René

doi:10.18154/RWTH-2023-11867

KI-gestützte Studienverlaufsplanung und -analyse mit AIStudyBuddy

Judel, Sven (Corresponding author)^RWTH* ; Batz, Katharina (Corresponding author) ; Röpke, René (Corresponding author)^RWTH* ; Bär, Dominik (Corresponding author) ; Henao, J. Leandro (Corresponding author) ; Rumert, Luis (Corresponding author)

In
Workshopband der 21. Fachtagung Bildungstechnologien (DELFI) : 11.-13. September 2023 Aachen, Deutschland / Thiemo Leonhardt, Matthias Ehlenz, Svenja Noichl und René Röpke (Hrsg.), Seiten/Artikel-Nr: 193-196

2023

Konferenz/Event:21. Fachtagung Bildungstechnologien , Aachen , Germany , DELFI 2023 , 2023-09-11 - 2023-09-13

ImpressumBonn : Gesellschaft für Informatik e.V.

Umfang193-196

Online
DOI: 10.18420/wsdelfi2023-55
10.18420/wsdelfi2023-55
DOI: 10.18154/RWTH-2023-11867
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/975155/files/975155.pdf

Einrichtungen

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
Curriculumsentwicklung (Genormte SW) ; Feedback (Genormte SW) ; Mixed Integer Programming (Genormte SW) ; Process Mining (Genormte SW) ; Studienmonitoring (Genormte SW) ; Studienverlaufsplanung (Genormte SW)

OpenAccess:
PDF

Dokumenttyp
Contribution to a conference proceedings

Format
online

Sprache
German

Anmerkung
Peer reviewed article

Interne Identnummern
RWTH-2023-11867
Datensatz-ID: 975155

Beteiligte Länder
Germany

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