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Felix Grelka

FG

Felix Grelka

Wissenschaftliche Mitarbeitende

Kontakt

  • E-Mail: felix.grelka@fau.de
  • Researchgate: www.researchgate.net/profile/Felix-Grelka
  • Cris: cris.fau.de/persons/310467396
  • Orcid: orcid.org/0009-0003-8990-4902
  • Linkedin: linkedin.com/in/felix-grelka-47754126b
  • Googlescholar: scholar.google.de/citations?user=tB_2loEAAAAJ

Lehrveranstaltungen

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Publikationen

2025

  • Grelka, F., Kruse-Kurbach, T., & Berges, M. (2025). A Framework for Evaluating AI Powered Learning Platforms in K-12 and University CS Education. In 2025 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON) (pp. 1-5). London, GB: New York City: IEEE.
    DOI: 10.1109/EDUCON62633.2025.11016415
    BibTeX: Download
  • Grelka, F., Lohr, D., & Berges, M. (2025, June). ALeA : Advancing Personalized Learning with Adaptive Assistance and Semantic Annotation. Paper presentation at Workshop KI und Bildung 2024, Bamberg, DE.
    DOI: 10.20378/irb-108296
    BibTeX: Download

Projekte

Laufzeit: 1. Dezember 2021 - 30. November 2025
Mittelgeber: BMBF / Verbundprojekt
Projektleitung: Michael Kohlhase, Marc Berges, Bärbel Kopp
MB

Prof. Dr. Marc-Pascal Berges

Professorinnen und Professoren

Kontakt

  • E-Mail: marc.berges@fau.de
  • Telefon: +49 9131 85-27922
  • URL: Profilseite aufrufen

Das Verbundprojekt VoLL-KI entwickelt die Hochschulbildung auf drei Ebenen weiter: Studienprogramme, individuelle Studiumsplanung und Lernfortschritte innerhalb eines Kurses. Auf allen drei Ebenen sollen KI-basierte Systeme unterstützen. Dafür werden auch Daten aus dem Computerbasierten Entscheidungsunterstützungssystem für das Hochschulwesen in Bayern (CEUS) genutzt, die dort bereits vorliegen. Gleichzeitig kann CEUS mit Daten aus dem VoLL-KI-Projekt erweitert werden. Bei der Analyse werden individuelle und gruppenspezifische Daten kombiniert. Das soll dazu beitragen, die Hochschullehre langfristig diskriminierungsfrei zu gestalten. Auf Grundlage der Daten können individuelle Empfehlungen für den Studienverlauf erstellt werden. Studierende können sich dann Gründe für die Empfehlungen anzeigen lassen, Alternativen anschauen und auch Feedback zu den Vorschlägen geben. In pseudonomysierter Form können auch die Studiengangsverantwortlichen auf diese Daten zugreifen. Die Evaluation des Projekts erfolgt mittels Befragungen und Datenanalysen. An dem Projekt sind Wissenschaftler:innen aus der KI, Informatik, Informatikdidaktik und Bildungsforschung von drei benachbarten Hochschulen beteiligt. Der Fokus liegt zunächst auf Studiengängen aus der Informatik, die sich an den drei Standorten unterscheiden: eine große, ingenieurwissenschaftlich orientierten Informatik, einer mittelgroßen, interdisziplinär orientierten Informatik und einer kleinen, anwendungsbezogenen Informatik. Die Ergebnisse sollen dann auf andere Studiengänge der beteiligten Hochschulen übertragen werden.

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Professur für Didaktik der Informatik
Martensstr. 3
91058 Erlangen
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