Christian Gold

Christian Gold (PhD) Foto: Henrik Schipper

Christian Gold (PhD)

Wissenschaftlicher Mitarbeiter der Forschungsprofessur Computerlinguistik

E-Mail: christian.gold

Telefon: 02331 987 - 4896

Universitätsstraße 27 – PRG / Gebäude 5
Raum B 116 (1. Etage)
58097 Hagen

Was ist meine Rolle in CATALPA ?

Als akademischer Forscher in der Bildverarbeitung verbinde ich die Bildverarbeitung mit der Computerlinguistik und untersuche die Möglichkeiten und Grenzen der automatischen Handschriftenerkennung im Bildungsbereich für Lernende und verbessere insbesondere die Bildaufbereitung unter Verwendung von künstlicher Intelligenz.

Warum CATALPA ?

Mit der gut organisierten, stark vernetzten und kreativen Arbeitsumgebung mit moderner Arbeitsplatzeinrichtung, sehe ich mich bei CATALPA in meinem Ziel, eine vollständige Bewertungspipeline von der Abgabe einer handgeschriebenen Klausur bis zur automatischen Punktevergabe aufzubauen, unterstützt und gut aufgehoben.

    • Wissenschaftlicher Mitarbeiter in CATALPA an der Fernuniversität Hagen (seit 04/2022)
    • Wissenschaftlicher Mitarbeiter im Language Technology Lab an der Universität Duisburg-Essen (02/2019 - 04/2022)
    • Promotionsstudent an der Universität Duisburg-Essen (seit 2019)
    • Projektingenieur in der Bildverarbeitung (2015-2019)
    • MSc in Optotechnik und Bildverarbeitung an der Hochschule Darmstadt (2014-2015)
    • BSc in Optotechnik und Bildverarbeitung an der Hochschule Darmstadt (2010-2014)

    • Handschriftenerkennung, motiviert aus der eigenen Ahnenforschung

    • Neuronale Netze

    • Bildverarbeitung, weil wir viel mehr aus Bildern herauslesen können als uns bewusst ist.

  • Gold, C., Boom, D. V. D., & Zesch, T. (2021, September). Personalizing Handwriting Recognition Systems with Limited User-Specific Samples. In International Conference on Document Analysis and Recognition (pp. 413-428). Springer, Cham.
    https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-86337-1_28

    Gold, C., & Zesch, T. (2020, September). Exploring the impact of handwriting recognition on the automated scoring of handwritten student answers. In 2020 17th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition (ICFHR) (pp. 252-257). IEEE.

    Wahlen, A., Kuhn, C., Zlatkin-Troitschanskaia, O., Gold, C., Zesch, T., & Horbach, A. (2020). Automated scoring of teachers’ pedagogical content knowledge–a comparison between human and machine scoring. In Frontiers in Education (p. 149). Frontiers.
    https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/feduc.2020.00149/full

Forschungsprofessur Computerlinguistik | 14.03.2023