Silke Wrede

Forschungsinteressen

Meine Forschungsinteressen lassen sich anhand folgender Fragen näher beschreiben:

• Wie gelingt der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Hochschullehre?
• Können Methoden und Anwendungen Künstlicher Intelligenz in (bestehenden) didaktischen Lehr- und Lernszenarien eingesetzt werden?
• Wie gestaltet sich die Interaktion zwischen Mensch und Maschine?

Stichworte, die meine konkrete Arbeitstätigkeit näher beschreiben:

• Domänenmodellierung im Sozialwissenschaftlichen Kontext
• Expertensystem als Unterstützung forschenden Lernens
• Modellierung eines Didaktikmodells aus bildungswissenschaftlicher Perspektive
• Einsatz von Recommendersystemen

Betreuung

• Modul 25104/1D, Bildung, Medien und Kommunikation, B.A. Bildungswissenschaft (seit WS 2020/21)
• Modul 25108/3A, Mediale Bildung und Medienkommunikation, B.A. Bildungswissenschaft (WS 2018/19)

Vorträge und Workshops

• 06.02.2023. van Rijn, L. & Wrede, S.: Implementierung von KI-basiertem Feedback und Assessment mit Trusted Learning Analytics & ein Praxisbeispiel aus dem AI.EDU Research Lab. Vortrag. Im Rahmen der KI Werkstatt der Fakultät Wirtschaft und Soziales der HAW Hamburg.
• 21.-22.06.2022. Wrede, S.: KI und Lernen. 2 Sessions. Im Rahmen der Frühjahrs-Akademie für Internationale Zusammenarbeit der GIZ. https://www.giz.de/akademie/de/html/index.html
• 02.06.2022. Karolyi, H. & Wrede, S.: Gestaltung formativer Feedbacks an Hochschulen mit Künstlicher Intelligenz und Trusted Learning Analytics. Vortrag. Im Rahmen des Kongresses der LearnTec 2022.
• 02.11.2021. van Rijn, L.; Li, Hong; W., Li & Wrede, S.: „AI.EDU Research Lab – AAT Tool.” Vortrag. Im Rahmen des University of Future Festival 2021.
• 03.11.2021. Wrede S.: Lightning Talk zu Künstlicher Intelligenz in der Lehre. Im Rahmen des University of Future Festival 2021. https://hochschulforumdigitalisierung.de/de/termine/university-future-festival-2021.
• 14.07.2021. Wrede, S.; Karolyi, H. & Göllner, S.: Das KI-ExpertLab Hochschullehre: Themen, Menschen & Impulse. Vortrag. Im Rahmen der KI-Lectures auf dem KI-Campus. https://ki-campus.org.
• 15.06.2021. Felgentreu, J.; Leineweber, C.; van Rijn, L. & Wrede, S.: Künstliche Intelligenz und Data Literacy. Wie wir mit der zunehmenden Algorithmisierung umgehen können. Workshop. Im Rahmen der 8. Hagener Bildungskonferenz, Digitalität und Bildung, Zentrum für pädagogische Organisationsforschung (ZEBO) Hagen. https://www.fernuni-hagen.de/zebo/veranstaltungen/bildungskonferenz2020.shtml

Publikationen

• de Witt, C., Gloerfeld, C. & Wrede, S. (Hrsg). (vorauss. 2023). Künstliche Intelligenz in der Bildung. Springer Verlag.
• Wrede, S. E.; Gloerfeld, C.; de Witt, C. & Wang, X. (2022). Künstliche Intelligenz und forschendes Lernen - ein ideales Paar im Hochschulstudium!? In T. Schmohl & A. Watanabe (Hrsg.), Künstliche Intelligenz in der Hochschullehre. Transcript.
• Wang, X.; Li, H.; Zimmermann, A.; Pinkwart, N.; Wrede, S.; van Rijn, L.; de Witt, C.; Baudach, B. (2022) IFSE - Personalized Quiz Generator and Intelligent Knowledge Recommendation. IEEE 16th International Conference on Semantic Computing (ICSC), Laguna Hills, CA, USA, 2022 pp. 201-208. https://doi.org/10.1109/ICSC52841.2022.00041
• Wrede, S. (2020). Zukunftsszenario 1: Das Studium aus Studierendensicht. In de Witt, C., Rampelt, F., Pinkwart, N. (Hrsg.) (2020). KI in der Hochschulbildung. Whitepaper, S. 41-42. Berlin: KI-Campus. https://ki-campus.org/sites/default/files/2020-10/Whitepaper_KI_in_der_Hochschulbildung.pdf
• Gloerfeld, C.; Wrede, S.; de Witt, C. & Wang, X. (2020). Recommender – Potentials and Limitations for Self-Study in Higher Education from an Educational Science Perspective. International Journal of Learning Analytics and Artificial Intelligence for Education (iJAI), 2(2), 34-45. https://doi.org/10.3991/ijai.v2i2.14763iJai
• Wang, X., Gülenman, T., Pinkwart, N., Witt, C. de, Gloerfeld, C. & Wrede, S. (2020). Automatic Assessment of Student Homework and Personalized Recommendation. In M. Chang (Hg.), IEEE 20th International Conference on Advanced Learning Technologies: 6-9 July 2020, online: proceedings (S. 150–154). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICALT49669.2020.00051

Forschungsprojekte

• AI.EDU Research Lab, laufend , Förderer: Aus Mitteln des Forschungszentrums CATALPA - Center of Advanced Technolgy Assisted Learning and Predictive Analytics der FernUniversität in Hagen finanziertes interdisziplinäres Projekt , Laufzeit: 01. Oktober 2018 bis 30. September 2022